Hvilken rolle spiller ETL i RAG-dataindtagelsespipelinen

1. Udtræk: Det første trin i RAG-dataindtagelsespipelinen er at udtrække data fra forskellige kilder, såsom databaser, servere, datacentre og onlinekilder. Dette inkluderer strukturerede og ustrukturerede data som tekstfiler, CSV-filer og PDF-dokumenter. LangChain leverer forskellige dokumentindlæsere til at indlæse data fra forskellige kilder.

2. Transformer: De udtrukne data gennemgår derefter et forbehandlingstrin, som involverer:
- Tekstopdeling: Lang tekst opdeles i mindre segmenter for at passe til indlejringsmodellens maksimale tokenlængde.
- Tokenisering: Teksten er opdelt i individuelle tokens, såsom ord eller sætninger, for at skabe en mere effektiv og præcis repræsentation.

3. Load: De forbehandlede data konverteres derefter til højdimensionelle vektorer, som repræsenterer teksten i et numerisk format. Disse indlejringer er gemt i specialiserede vektordatabaser, såsom Milvus, der er optimeret til hurtige søge- og genfindingsoperationer.

ETL-processen er afgørende for RAG-dataindtagelsespipelinen, fordi den sikrer, at dataene indsamles, transformeres og indlæses i systemet på en måde, der muliggør effektiv hentning og integration med sprogmodellerne. Ved at følge denne strukturerede tilgang kan RAG-systemet effektivt udnytte de eksterne datakilder til at øge kendskabet til sprogmodellerne og give mere præcise og kontekstuelle svar på brugerforespørgsler.

Sammenfattende er ETL-processen en grundlæggende komponent i RAG-dataindtagelsespipelinen, da den gør det muligt for systemet at indtage og forberede store mængder forskelligartede data til brug i Retrieval Augmented Generation-processen.