Op basis van de zoekresultaten speelt ETL (Extract, Transform, Load) een cruciale rol in de data-opnamepijplijn voor Retrieval Augmented Generation (RAG)-systemen:
1. Extracteren: De eerste stap in de RAG-data-opnamepijplijn is het extraheren van gegevens uit diverse bronnen, zoals databases, servers, datacenters en online bronnen. Dit omvat gestructureerde en ongestructureerde gegevens zoals tekstbestanden, CSV-bestanden en PDF-documenten. LangChain biedt verschillende documentladers om gegevens uit verschillende bronnen te laden.
2. Transformeren: De geëxtraheerde gegevens doorlopen vervolgens een voorverwerkingsstap, die het volgende inhoudt:
- Tekst splitsen: lange tekst wordt opgesplitst in kleinere segmenten om te passen bij de maximale tokenlengte van het insluitingsmodel.
- Tokenisatie: de tekst wordt opgesplitst in individuele tokens, zoals woorden of zinsdelen, om een efficiëntere en nauwkeurigere weergave te creëren.
3. Laden: de voorbewerkte gegevens worden vervolgens omgezet in hoogdimensionale vectoren, die de tekst in numeriek formaat weergeven. Deze insluitingen worden opgeslagen in gespecialiseerde vectordatabases, zoals Milvus, die zijn geoptimaliseerd voor snelle zoek- en ophaalbewerkingen.
Het ETL-proces is cruciaal voor de RAG-data-opnamepijplijn, omdat het ervoor zorgt dat de gegevens worden verzameld, getransformeerd en in het systeem geladen op een manier die efficiënt ophalen en integreren met de taalmodellen mogelijk maakt. Door deze gestructureerde aanpak te volgen, kan het RAG-systeem effectief gebruik maken van de externe gegevensbronnen om de kennis van de taalmodellen te vergroten en nauwkeurigere en contextuelere antwoorden op gebruikersvragen te bieden.
Samenvattend is het ETL-proces een fundamenteel onderdeel van de RAG-data-opnamepijplijn, omdat het het systeem in staat stelt grote hoeveelheden uiteenlopende gegevens op te nemen en voor te bereiden voor gebruik in het Retrieval Augmented Generation-proces.
Citaties:[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