Sur la base des résultats de recherche, ETL (Extract, Transform, Load) joue un rôle crucial dans le pipeline d'ingestion de données pour les systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) :
1. Extraire : la première étape du pipeline d'ingestion de données RAG consiste à extraire des données de diverses sources, telles que des bases de données, des serveurs, des centres de données et des sources en ligne. Cela inclut les données structurées et non structurées telles que les fichiers texte, les fichiers CSV et les documents PDF. LangChain fournit divers chargeurs de documents pour charger des données provenant de différentes sources.
2. Transformation : Les données extraites passent ensuite par une étape de prétraitement, qui implique :
- Fractionnement du texte : le texte long est divisé en segments plus petits pour s'adapter à la longueur maximale du jeton du modèle d'intégration.
- Tokenisation : le texte est décomposé en jetons individuels, tels que des mots ou des phrases, pour créer une représentation plus efficace et plus précise.
3. Charger : Les données prétraitées sont ensuite converties en vecteurs de grande dimension, qui représentent le texte dans un format numérique. Ces intégrations sont stockées dans des bases de données vectorielles spécialisées, telles que Milvus, optimisées pour des opérations de recherche et de récupération rapides.
Le processus ETL est crucial pour le pipeline d'ingestion de données RAG car il garantit que les données sont collectées, transformées et chargées dans le système de manière à permettre une récupération et une intégration efficaces avec les modèles de langage. En suivant cette approche structurée, le système RAG peut exploiter efficacement les sources de données externes pour augmenter la connaissance des modèles de langage et fournir des réponses plus précises et contextuelles aux requêtes des utilisateurs.
En résumé, le processus ETL est un composant fondamental du pipeline d'ingestion de données RAG, car il permet au système d'ingérer et de préparer de grandes quantités de données diverses à utiliser dans le processus de génération augmentée de récupération.
Citations :[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