Quale ruolo gioca ETL nella pipeline di immissione dei dati RAG

1. Estrai: il primo passaggio nella pipeline di acquisizione dati RAG consiste nell'estrarre i dati da diverse fonti, come database, server, data center e fonti online. Ciò include dati strutturati e non strutturati come file di testo, file CSV e documenti PDF. LangChain fornisce vari caricatori di documenti per caricare dati da diverse fonti.

2. Trasformazione: i dati estratti passano quindi attraverso una fase di pre-elaborazione, che prevede:
- Suddivisione del testo: il testo lungo viene suddiviso in segmenti più piccoli per adattarsi alla lunghezza massima del token del modello di incorporamento.
- Tokenizzazione: il testo viene suddiviso in singoli token, come parole o frasi, per creare una rappresentazione più efficiente e accurata.

3. Carica: i dati preelaborati vengono quindi convertiti in vettori ad alta dimensione, che rappresentano il testo in formato numerico. Questi incorporamenti sono archiviati in database vettoriali specializzati, come Milvus, ottimizzati per operazioni di ricerca e recupero rapide.

Il processo ETL è fondamentale per la pipeline di acquisizione dei dati RAG perché garantisce che i dati vengano raccolti, trasformati e caricati nel sistema in modo da consentire un recupero efficiente e l'integrazione con i modelli linguistici. Seguendo questo approccio strutturato, il sistema RAG può sfruttare efficacemente le fonti di dati esterne per aumentare la conoscenza dei modelli linguistici e fornire risposte più accurate e contestuali alle domande degli utenti.

In sintesi, il processo ETL è un componente fondamentale della pipeline di acquisizione dati RAG, poiché consente al sistema di acquisire e preparare grandi quantità di dati diversi da utilizzare nel processo di generazione aumentata di recupero.