Basierend auf den Suchergebnissen spielt ETL (Extract, Transform, Load) eine entscheidende Rolle in der Datenaufnahmepipeline für Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme:
1. Extrahieren: Der erste Schritt in der RAG-Datenaufnahmepipeline besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Servern, Rechenzentren und Online-Quellen zu extrahieren. Dazu gehören strukturierte und unstrukturierte Daten wie Textdateien, CSV-Dateien und PDF-Dokumente. LangChain bietet verschiedene Dokumentlader zum Laden von Daten aus verschiedenen Quellen.
2. Transformation: Die extrahierten Daten durchlaufen dann einen Vorverarbeitungsschritt, der Folgendes umfasst:
- Textaufteilung: Langer Text wird in kleinere Segmente aufgeteilt, um der maximalen Tokenlänge des Einbettungsmodells zu entsprechen.
- Tokenisierung: Der Text wird in einzelne Token wie Wörter oder Phrasen zerlegt, um eine effizientere und genauere Darstellung zu erstellen.
3. Laden: Die vorverarbeiteten Daten werden dann in hochdimensionale Vektoren umgewandelt, die den Text in einem numerischen Format darstellen. Diese Einbettungen werden in speziellen Vektordatenbanken wie Milvus gespeichert, die für schnelle Such- und Abrufvorgänge optimiert sind.
Der ETL-Prozess ist für die RAG-Datenerfassungspipeline von entscheidender Bedeutung, da er sicherstellt, dass die Daten gesammelt, transformiert und in das System geladen werden, sodass ein effizienter Abruf und eine effiziente Integration in die Sprachmodelle möglich sind. Durch die Verfolgung dieses strukturierten Ansatzes kann das RAG-System die externen Datenquellen effektiv nutzen, um das Wissen über die Sprachmodelle zu erweitern und genauere und kontextbezogenere Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen.
Zusammenfassend ist der ETL-Prozess eine grundlegende Komponente der RAG-Datenaufnahmepipeline, da er es dem System ermöglicht, große Mengen unterschiedlicher Daten für die Verwendung im Retrieval Augmented Generation-Prozess aufzunehmen und vorzubereiten.
Zitate:[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