يلعب الاستخراج والتحول والتحميل (ETL) دورًا حاسمًا في خط أنابيب ابتلاع البيانات للتوليد المتمثل في الاسترجاع (RAG) ، وهو بنية تعلم آلي تعزز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع معرفة خارجية من مصادر البيانات المختلفة لتحسين أدائها في المهام كثيفة المعرفة. تتضمن عملية ETL في خط أنابيب خرقة استخراج البيانات الخام من مصادر متنوعة ، وتحويلها إلى أشكال منظمة ونظيفة وذات مغزى جاهزة للتضمين ، وتحميل تمثيل البيانات المحولة إلى قواعد بيانات المتجهات أو المتاجر التي تدعم الاسترداد الفعال خلال مرحلة التوليد. تضمن هذه العملية أن تكون بيانات الإدخال المستخدمة لزيادة نموذج اللغة عالي الجودة ، ومنظم جيدًا ، ومحسّنة للبحث عن التشابه واسترجاعها.
استخراج في خط أنابيب الخرقة
مرحلة الاستخراج مسؤولة عن جمع البيانات الخام من مصادر المعرفة الخارجية المختلفة مثل صفحات الويب أو المستندات أو PDFs أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات. نظرًا لأن RAG تهدف إلى زيادة LLM بمحتوى محدث وذات صلة ، فإن خطوة الاستخراج أمر حيوي لسحب حجم كبير من البيانات غير المتجانسة من هذه المصادر. يمكن أن تختلف البيانات على نطاق واسع في التنسيق والبنية ، بما في ذلك النص غير المهيكلة ، ولغات الترميز شبه المنظمة مثل HTML أو XML ، والسجلات المنظمة من قواعد البيانات. غالبًا ما يتطلب استخراج هذه البيانات محلات محلية أو كاشطات أو موصلات متخصصة يمكنها التعامل مع تنسيقات البيانات المتنوعة والخصائص المحددة لكل مصدر.
في سياق RAG ، قد تتضمن البيانات المستخرجة مستندات طويلة أو أرشيفات الويب أو سجلات الشركات أو المحتوى الفني الذي يحتوي على المعرفة الواقعية لزيادة النموذج. عادةً ما تحتوي نتائج الاستخراج الخام على ضوضاء-مثل علامات HTML ورؤوس التنقل والتذييلات ، والبيانات الوصفية غير ذات الصلة ، وغيرها من العناصر غير الواردة التي يمكن أن تقلل من دقة وكفاءة العمليات اللاحقة إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح. وبالتالي ، غالبًا ما تتضمن أنظمة الاستخراج في خطوط أنابيب الخرقة آلية للاصدة مسبقًا لتجاهل البيانات غير ذات الصلة بوضوح أو لفصل البيانات إلى أجزاء مناسبة لمزيد من المعالجة.
التحول في خط أنابيب الخرقة
يشير التحول إلى سلسلة العمليات التي تقوم بتحويل البيانات المستخرجة من RAW إلى تنسيق نظيف ومطبيع ومنظم مفضل للنمذجة والاسترجاع. هذه واحدة من أهم المراحل الأساسية في خط أنابيب RAG لأن نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة البحث المتجهات تتطلب تنسيق إدخال خصيصًا لتوليد وتوليد دلالي فعال ودقيق.
تشمل الأنشطة الرئيسية في مرحلة التحول تنظيف البيانات ، والتجزئة ، والتطبيع ، والإثراء ، والتجميل:
- يتضمن التنظيف إزالة محتوى غريب مثل علامات HTML ، ومقتطفات التعليمات البرمجية ، والأقسام غير ذات الصلة مثل الرؤوس أو التذييلات ، والبيانات الوصفية الصاخبة. هذا يضمن أن نص الإدخال المستخدم للتضمين يمثل محتوى المعرفة الفعلي خاليًا من الانحرافات أو المعلومات غير ذات الصلة.
- تقسيم التجزئة أو التضخيم ينقسم مستندات طويلة إلى أجزاء نصية أصغر يمكن التحكم فيها ، في كثير من الأحيان وفقًا للحدود الدلالية مثل الفقرات أو الجمل. هذا أمر بالغ الأهمية بالنسبة إلى RAT كبحث عن التشابه والاسترجاع القائم على التضمين بشكل أفضل على قطع أقصر بدلاً من المستندات بأكملها.
- يقوم التطبيع بتوحيد مشكلات التنسيق ، مثل تثبيت ترميزات الأحرف ، وتواريخ التصحيح ، ووحدات توحيد ، ومواءمة حالات النص لتحسين الاتساق عبر المستندات.
- قد يتضمن التخصيب زيادة النص مع التعليقات التوضيحية أو وضع العلامات على الكلمات الرئيسية أو ربط أجزاء من البيانات بالأنطولوجيا ، والتي يمكن أن تحسن من صلة الاسترجاع وقدرة LLM على تحديد المعلومات.
- يتضمن التقييم ترميز النص الذي تم تنظيفه وتقسيمه في تمثيلات متجه كثيفة (التضمين) باستخدام النماذج العصبية (مثل نماذج التضمين المستندة إلى المحولات). هذه المتجهات هي التنسيق المطلوب لمقارنة التشابه في قاعدة بيانات المتجهات ، مما يتيح استرداد المحتوى الفعال ذي الصلة باستعلامات المستخدم.
يعمل التحويل على زيادة أطر المعالجة الموزعة والموازاة للتعامل مع مجموعات البيانات على نطاق واسع ، والتي يمكن أن تصل إلى عشرات الملايين من السجلات أو المستندات. غالبًا ما يتم دمج أدوات مثل Ray أو Apache Spark لتوليد التضمين والحفاظ على إنتاجية عالية ومزمن منخفض.
التحميل في خط أنابيب الخرقة
التحميل هو الخطوة النهائية لـ ETL حيث يتم تناول البيانات المحولة والموجهة إلى مخزن بيانات المتجه أو قاعدة بيانات المتجهات التي تدعم جار K-Nearest (K-NN) أو أقرب جار تقريبي (ANN) لعمليات بحث تشابه فعالة. يتم الوصول إلى البيانات المحملة خلال مرحلة استرجاع RAG للعثور على أكثر الأجزاء ذات الصلة بالسياق التي تساعد نموذج اللغة على توليد مخرجات دقيقة ومضللة على أساس المعرفة.
يجب أن تضمن عملية التحميل أن يتم فهرسة البيانات بشكل صحيح لدعم عمليات البحث عن التشابه السريع على نطاق واسع. تتضمن قواعد بيانات المتجهات المستخدمة في خطوط أنابيب RAG Service Amazon OpenSearch مع مكونات Vector Plugins و Amazon RDS مع امتداد PGVector و Pinecone و Milvus و Weaviate وغيرها. تسمح هذه الخدمات بتخزين الملايين إلى مليارات من التضمينات المتجهات وتوفر أوقات استرجاع سريعة ضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية.
يتضمن التحميل أيضًا مراقبة وإدارة اختناقات ابتلاع البيانات وسعة قاعدة البيانات. غالبًا ما يتم تصميم خط الأنابيب مع تسامح مع الأخطاء ، والتنفيذ الموازي ، وقدرات التحميل الإضافية للتعامل مع تغييرات وصول البيانات المستمرة وتغيرات المخطط دون تعطيل سير عمل استرجاع مجرى النهر وأداء النظام العام.
تكامل ETL في خط أنابيب ابتلاع بيانات RAG
تعكس عمليات ETL في خط أنابيب خرقة نهج خط أنابيب البيانات الكلاسيكية ولكنها متخصصة لمطالب AI التوليدي واسترجاع المعلومات القائمة على التشابه. تتدفق الخطوات على النحو التالي:
1. استخراج يجمع ويجمع النص والوثائق الخام من مصادر خارجية.
2. ينظف التحول ، قطع ، تطبيع ، يثري ، ويحول البيانات النصية إلى تضمينات ناقلات مناسبة لمطابقة التشابه.
3. تحميل تخزين هذه المتجهات في قاعدة بيانات متجه قابلة للتطوير لاسترجاع.
تضمن عملية ETL هذه أن خط أنابيب الخرقة يمكن أن يستوعب مجموعات بيانات واسعة النطاق غير المتجانسة وإعدادها لصالح الجيل المعزز فعالًا ودقيقًا للاسترجاع. في الواقع ، يشبه ابتلاع بيانات RAG خطوط أنابيب ETL التقليدية المستخدمة في التحليلات ولكنها تم تحسينها للبحث الدلالي ومعالجة اللغة الطبيعية. بدلاً من إعداد البيانات فقط للإبلاغ أو لوحات المعلومات ، تقوم Rag ETL بإعداد تمثيلات المعرفة التي يمكن أن تستفيد منها LLMS بشكل ديناميكي لتحسين استجاباتها.
التحديات والتحسينات
يواجه خط أنابيب ETL في خرقة التحديات المتعلقة بالحجم والتنوع والأداء:
- إن إدارة الاستخراج من مصادر متنوعة وغير منظمة تتطلب أطر عمل قوية للابتلاع.
- يحتاج التحول إلى خوارزميات تنظيف قوية وتكثف فعال لتقليل الضوضاء وتحسين التمثيل.
- توليد التضمين مكثف حسابيًا ، ويتطلب مجموعات GPU الموزعة للحفاظ على الإنتاجية.
- يجب أن يتعامل التحميل مع كميات كبيرة من المتجهات ذات الحد الأدنى من الكم ، والمطالبة بقواعد البيانات المحسنة لعمليات المتجهات والفهرسة.
يتم تطبيق العديد من التحسينات:
- موازاة الاستخراج وتوليد التضمين باستخدام أطر الحوسبة الموزعة مثل RAY.
- آليات ETL الإضافية لتحديث التضمينات مع بيانات جديدة دون إعادة المعالجة الكاملة.
- تنظيف البيانات الآلي والكشف عن الشذوذ باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي/مل لتحسين جودة التحول.
- استراتيجيات الفهرسة والتقسيم الديناميكي في قواعد بيانات المتجهات لموازنة سرعة الاستعلام ومعدل الابتلاع.
ملخص
تعتبر عملية ETL في خط أنابيب ابتلاع بيانات RAG أمرًا أساسيًا لتحويل المستندات الخارجية الخام إلى تمثيلات المعرفة ذات الجودة العالية المتجهة المخزنة في قواعد بيانات المتجهات. يمكّن ذلك أنظمة RAG من استرداد وزيادة المعلومات ذات الصلة لنماذج اللغة الكبيرة ، مما يعزز دقتها الواقعية ووعيها بالسياق. يعالج الاستخراج جمع البيانات الخام ، ويقوم التحويل بتنظيف النص وتجاوزه ، وتحميل إدراج هذه المتجهات في متاجر متجه قابلة للتطوير ومحسّنة لاسترجاعها السريع. تضمن عملية ETL الإجمالية أن تطبيقات RAG يمكن أن تتوسع مع حجم البيانات والتعقيد مع الحفاظ على جودة وسرعة الاسترداد اللازمة لاستجابات AI التوليدية الفعالة.
هذا التكامل من ETL المصمم خصيصًا لخطوط أنابيب الخرقة يميزه عن خطوط أنابيب ETL التقليدية من خلال التركيز على استخراج النص ، والتنظيف الدلالي ، والتشكيل ، وتضمين المتجهات ، وكلها مصممة لتغذية نماذج الاسترجاع التي تشكل بنية خرقة. عادةً ما تستخدم خطوط الأنابيب هذه المعالجة الموزعة وتسريع GPU للتعامل مع المتطلبات الحسابية لتوليد المتجهات وفهرستها ، والتي هي الأساسية لتقديم سياق في الوقت المناسب وذات صلة لتوليد نموذج اللغة المصب. وبالتالي ، فإن خط أنابيب ETL يشكل العمود الفقري للقطعة عن طريق تمكين الوصول الموثوق إلى معرفة خارجية شاسعة وعالية الجودة.