استنادًا إلى نتائج البحث، يلعب ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) دورًا حاسمًا في مسار استيعاب البيانات لأنظمة إنشاء الاسترجاع المعزز (RAG):
1. استخراج: الخطوة الأولى في مسار استيعاب بيانات RAG هي استخراج البيانات من مصادر متنوعة، مثل قواعد البيانات والخوادم ومراكز البيانات والمصادر عبر الإنترنت. يتضمن ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة مثل الملفات النصية وملفات CSV ومستندات PDF. يوفر LangChain أدوات تحميل مستندات متنوعة لتحميل البيانات من مصادر مختلفة.
2. التحويل: تمر البيانات المستخرجة بعد ذلك عبر خطوة المعالجة المسبقة، والتي تتضمن:
- تقسيم النص: يتم تقسيم النص الطويل إلى أجزاء أصغر لتناسب الحد الأقصى لطول الرمز المميز لنموذج التضمين.
- الترميز: يتم تقسيم النص إلى رموز فردية، مثل الكلمات أو العبارات، لإنشاء تمثيل أكثر كفاءة ودقة.
3. تحميل: يتم بعد ذلك تحويل البيانات المعالجة مسبقًا إلى متجهات عالية الأبعاد تمثل النص بتنسيق رقمي. يتم تخزين هذه التضمينات في قواعد بيانات متجهة متخصصة، مثل Milvus، والتي تم تحسينها لعمليات البحث والاسترجاع السريعة.
تعد عملية ETL أمرًا بالغ الأهمية لخط أنابيب استيعاب بيانات RAG لأنها تضمن جمع البيانات وتحويلها وتحميلها في النظام بطريقة تمكن من الاسترجاع والتكامل الفعال مع نماذج اللغة. من خلال اتباع هذا النهج المنظم، يمكن لنظام RAG الاستفادة بشكل فعال من مصادر البيانات الخارجية لزيادة المعرفة بنماذج اللغة وتوفير استجابات أكثر دقة وسياقية لاستفسارات المستخدم.
باختصار، تعد عملية ETL مكونًا أساسيًا في خط أنابيب استيعاب بيانات RAG، حيث إنها تمكن النظام من استيعاب وإعداد كميات كبيرة من البيانات المتنوعة لاستخدامها في عملية الاسترجاع المعزز.
الاستشهادات:[1] https://www.crossml.com/build-a-rag-data-ingestion-pipeline/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-rag-data-ingestion-pipeline-for-large-scale-ml-workloads/
[3] https://docs.zenml.io/user-guide/llmops-guide/rag-with-zenml/data-ingestion
[4] https://developer.nvidia.com/blog/rag-101-demystifying-retrieval-augmented-generation-pipelines/
[5] https://mallahyari.github.io/rag-ebook/03_prepare_data.html