Uuttamisella, muunnoksella ja lastauksella (ETL) on kriittinen rooli tiedonannosputkessa hakuvalmistettuun sukupolveen (RAG), joka on koneoppimisarkkitehtuuri, joka parantaa suuria kielimalleja (LLM) ulkoisia tietoja eri tietolähteistä parantaakseen niiden suorituskykyä tietointensiivisissä tehtävissä. RAG -putkilinjan ETL -prosessi sisältää raakatietojen purkamisen erilaisista lähteistä, muuttamalla se jäsenneltyiksi, puhtaiksi ja tarkoituksellisiksi muodoiksi upotettavaksi ja näiden muunnettujen tietojen esittämisten lataaminen vektoritietokantoiksi tai varastoihin, jotka tukevat tehokasta hakua sukupolven aikana. Tämä prosessi varmistaa, että kielimallin lisäämiseen käytetyt syöttötiedot ovat korkealaatuisia, hyvin organisoituja ja optimoituja samankaltaisuushaun ja haun kanssa.
Uuttaminen rättiputkilinjassa
Uuttamisvaihe on vastuussa raakatietojen keräämisestä erilaisista ulkoisista tietolähteistä, kuten verkkosivuista, asiakirjoista, PDF: stä, tietokannoista tai sovellusliittymistä. Koska Rag pyrkii täydentämään LLM: ää päivitetyllä ja asiaankuuluvalla sisällöllä, uuttovaihe on elintärkeä suuren määrän heterogeenisen tiedon vetämisessä näistä lähteistä. Tiedot voivat vaihdella suuresti muodossa ja rakenteessa, mukaan lukien jäsentämätön teksti, puolijärjestelmälliset merkintäkielet, kuten HTML tai XML, ja jäsenneltyjä tietueita tietokannoista. Näiden tietojen purkaminen vaatii usein erikoistuneita jäsentäjiä, kaapimia tai liittimiä, jotka pystyvät käsittelemään erilaisia datamuotoja ja kunkin lähteen erityisominaisuuksia.
RAG: n yhteydessä poistettu tieto voi sisältää pitkiä asiakirjoja, verkkoarkistoja, yritysrekisteriä tai teknistä sisältöä, joka sisältää tosiasiallisen tiedon mallin täydentämiseksi. Raakapoistotulokset sisältävät yleensä kohinaa, kuten HTML-tunnisteita, navigoint otsikoita ja alatunnisteita, merkityksettömiä metatietoja ja muita ei-informatiivisia elementtejä, jotka voivat vähentää seuraavien prosessien tarkkuutta ja tehokkuutta, jos niitä ei käsitellä oikein. Siten RAG -putkistojen uuttamisjärjestelmät sisältävät usein esisäätömekanismin, jolla heitetään selvästi merkityksetöntä tietoa tai erottamaan tiedot jatkokäsittelyyn soveltuviksi paloiksi.
Transformaatio Rag -putkilinjassa
Muutos viittaa operaatiosarjaan, joka muuntaa RAW -poimitut tiedot puhtaaksi, normalisoiduksi ja jäsenneltyksi muodoksi, joka on edullinen mallinnukseen ja hakemiseen. Tämä on yksi RAG -putkilinjan välttämättömimmistä vaiheista, koska suuret kielimallit ja vektorihakujärjestelmät vaativat syöttöä, joka on muotoiltu erityisesti tehokkaan ja tarkan semanttisen haun ja upottamisen luomiseen.
Tärkeimmät toiminnot muunnosvaiheessa ovat tiedonpuhdistus, segmentointi, normalisointi, rikastuminen ja vektorisointi:
- Puhdistukseen sisältyy vieraiden sisällön, kuten HTML -tunnisteiden, koodinpätkien, toisiinsa liittymättömien osien, kuten otsikoiden tai alatunnisteiden ja meluisten metatietojen poistaminen. Tämä varmistaa, että upotukseen käytetty syöttöteksti edustaa todellista tietosisältöä häiriötekijöistä tai merkityksettömistä tiedoista.
- Segmentointi tai palat jakautuvat pitkät asiakirjat pienemmiksi, hallittaviksi teksteiksi, usein semanttisten rajojen, kuten kappaleiden tai lauseiden mukaan. Tämä on kriittistä Ragille, koska samankaltaisuushaku- ja upotuspohjainen haku toimii paremmin lyhyemmillä paloilla kuin kokonaisten asiakirjojen sijasta.
- Normalisointi standardisoi muotoiluongelmat, kuten merkkikoodausten korjaaminen, päivämäärien korjaaminen, yksiköiden yhdistävät yksiköt ja tekstien yhdenmukaistaminen asiakirjojen johdonmukaisuuden parantamiseksi.
- Rikastus voi sisältää tekstin lisäämisen merkinnöillä, avainsanojen merkitsemällä tai tietojen osien linkittämisellä ontologioihin, mikä voi parantaa sekä haku merkitystä että LLM: n kykyä kontekstuaalistaa tietoa.
- Vektorisoituminen käsittää puhdistetun ja segmentoidun tekstin koodauksen tiheisiin vektoriohjelmiin (upotukset) hermoston malleilla (kuten muuntajapohjaiset upotusmallit). Nämä vektorit ovat muoto, jota vaaditaan samankaltaisuusvertailuun vektoritietokannassa, mikä mahdollistaa käyttäjäkyselyihin liittyvän tehokkaan sisällönhaun.
Muutos hyödyntää hajautettuja prosessointikehyksiä ja rinnakkaista suurten tietojoukkojen käsittelemiseksi, jotka voivat saavuttaa kymmeniä miljoonia tietueita tai asiakirjoja. Työkalut, kuten Ray tai Apache -kipinä
lataus rättiputkilinjassa
Kuormitus on lopullinen ETL-vaihe, jossa muunnettu ja vektorisoitu data nautitaan vektoritietokoneeksi tai vektoritietokantaan, joka tukee skaalautuvia K-NEAREST-naapureita (K-NN) tai lähimmän lähimmän naapurin (ANN) algoritmeja tehokkaiden samankaltaisuushakujen saavuttamiseksi. Ladattuihin tietoihin pääsee Rag-hakuvaiheen aikana löytääkseen kontekstisesti merkityksellisimmät palat, jotka auttavat kielimallia luomaan tarkkoja ja tietojen perusteltuja lähtöjä.
Latausprosessin on varmistettava, että tiedot indeksoidaan oikein nopean samankaltaisuushaun tukemiseksi mittakaavassa. RAG -putkistoissa käytettyjä vektoritietokantoja ovat Amazon OpenSearch -palvelu vektorilaajennuksilla, Amazon RDS: llä PGVECTOR -laajennuksella, Pinecone, Milvus, Weaviate ja muut. Nämä palvelut sallivat miljoonien varastoinnin miljardeihin vektori -upotuksiin ja tarjoavat nopeat hakuajat, jotka ovat välttämättömiä interaktiivisiin AI -sovelluksiin.
Lataus sisältää myös tiedonannotuksen pullonkaulojen ja tietokannan kapasiteetin seurannan ja hallinnan. Putkilinja on usein suunniteltu vikatoleranssilla, rinnakkaiskäytöllä ja inkrementaalisilla kuormitusominaisuuksilla jatkuvan tiedon saapumisen ja kaavioiden muutokset häiritsemättä alavirran hakutyönkulkuja ja järjestelmän yleistä suorituskykyä.
ETL: n integrointi Rag Data Iningstion -putkistoon
RAG-putkilinjan ETL-toiminnot heijastavat klassisen dataputkilinjan lähestymistapaa, mutta ovat erikoistuneet generatiivisen AI: n ja samankaltaisuuspohjaisen tiedonhaun vaatimuksiin. Vaiheet kulkevat seuraavasti:
1. Extraction gathers and collects raw text and documents from external sources.
2. Muutos puhdistaa, paloja, normalisoi, rikastuttaa ja muuntaa tekstitiedot vektori -upotuksiin, jotka ovat sopivia samankaltaisuuden sovittamiseen.
3. Lataat nämä vektorit skaalautuvaksi vektoritietokantaan hakea varten.
Tämä ETL-prosessi varmistaa, että rättiputkilinja voi nauttia laajamittaisia, heterogeenisiä tietojoukkoja ja valmistaa ne tehokkaaseen, tarkkaan hakuvalmistettuun sukupolveen. Itse asiassa Ragin tiedonannotus on samanlainen kuin perinteiset ETL -putkistot, joita käytetään analytiikassa, mutta optimoitu semanttiseen hakuun ja luonnolliseen kielenkäsittelyyn. Sen sijaan, että valmistettaisiin tietoja pelkästään raportointiin tai kojetauluihin, Rag ETL valmistaa tietojen esityksiä, joita LLM: t voivat hyödyntää dynaamisesti vastaustensa parantamiseksi.
haasteet ja optimoinnit
ETL -putkilinja rag -kasvojen haasteisiin, jotka liittyvät mittakaavaan, monimuotoisuuteen ja suorituskykyyn:
- Uupatuksen hallinta monista, usein jäsentämättömistä lähteistä vaatii vankkaa kaavinta ja nauttimista.
- Muutos tarvitsee tehokkaita puhdistusalgoritmeja ja tehokasta palamista melun vähentämiseksi ja esityksen optimoimiseksi.
- Upotustuotanto on laskennallisesti intensiivistä, mikä vaatii hajautettuja GPU -klustereita läpimenon ylläpitämiseksi.
- Kuormituksen on käsiteltävä suuria määriä vektoreita, joilla on minimaalinen latenssi, vaativat tietokannat, jotka on optimoitu vektorioperaatioihin ja indeksointiin.
Käytetään useita optimointeja:
- Uuttamisen ja upottamisen rinnakkaista ja upottamista käyttämällä hajautettuja laskentakehyksiä, kuten Ray.
- Inkrementaaliset ETL -mekanismit upotusten päivittämiseksi tuoreella tiedoilla ilman täydellistä uudelleenkäsittelyä.
- Automaattinen tiedon puhdistus ja poikkeavuuden havaitseminen käyttämällä AI/ML -tekniikoita muutoksen laadun parantamiseksi.
- Vektoritietokantojen dynaaminen indeksointi- ja osiostrategiat kyselyn nopeuden ja nauttimisenopeuden tasapainottamiseksi.
Yhteenveto
RAG-tiedon nauttimisen putkilinjan ETL-prosessi on välttämätön raaka ulkoisten asiakirjojen muuntamiseksi korkealaatuisiksi, vektorisoiduiksi tiedon esityksiksi, jotka on tallennettu vektoritietokantoihin. Tämä antaa RAG -järjestelmille mahdollisuuden hakea ja lisätä asiaankuuluvaa tietoa suurille kielimalleille, mikä parantaa niiden tosiasiallista tarkkuutta ja asiayhteystietoisuutta. Uuttaminen käsittelee raakatietojen keräämistä, muunnos puhdistaa ja vektorisoi tekstiä ja lataamalla nämä vektorit skaalautuviin, optimoituihin vektorikauppoihin nopeaa hakua varten. Yleinen ETL -prosessi varmistaa, että RAG -sovellukset voivat skaalata tiedon määrän ja monimutkaisuuden avulla säilyttäen samalla tehokkaiden generatiivisten AI -vasteiden laadun ja nounopeuden.
Tämä ETL: n integrointi, joka on erityisesti räätälöity RAG -putkistoille, erottaa sen perinteisistä ETL -putkistoista keskittymällä tekstin uuttamiseen, semanttiseen puhdistukseen, chunkingiin ja vektorisammiseen, kaikki on suunniteltu ruokkimaan hakumalleja, jotka muodostavat RAG -arkkitehtuurit. Nämä putkilinjat käyttävät tyypillisesti hajautettua prosessointia ja GPU -kiihtyvyyttä vektorien muodostumisen ja indeksoinnin laskennallisten vaatimusten käsittelemiseksi, jotka ovat keskeisiä oikea -aikaisen ja merkityksellisen kontekstin toimittamiseksi loppupään kielimallin luomiseen. ETL-putkilinja muodostaa siten ragin selkärangan mahdollistamalla luotettava pääsy laajaan, korkealaatuiseen ulkoiseen tietoon.