RAGデータ摂取パイプラインでETLがどのような役割を果たしていますか

ragパイプラインでの抽出

抽出段階は、Webページ、ドキュメント、PDF、データベース、APIなどのさまざまな外部知識ソースから生データを収集する責任があります。 RAGは、更新された関連コンテンツでLLMを増強することを目指しているため、抽出ステップは、これらのソースから大量の異種データを引き込むために不可欠です。データは、非構造化されたテキスト、HTMLやXMLなどの半構造化されたマークアップ言語、データベースからの構造化されたレコードなど、形式と構造が大きく異なる場合があります。このデータを抽出するには、多くの場合、多様なデータ形式と各ソースの特定の特性を処理できる特殊なパーサー、スクレーパー、またはコネクタが必要です。

RAGのコンテキストでは、抽出されたデータには、モデルを強化するための事実上の知識を含む長いドキュメント、Webアーカイブ、企業記録、または技術コンテンツが含まれる場合があります。生の抽出結果には、通常、HTMLタグ、ナビゲーションヘッダーとフッター、無関係なメタデータ、および適切に処理されないと後続のプロセスの精度と効率を低下させる可能性のある他の非情報要素などのノイズが含まれています。したがって、RAGパイプラインの抽出システムには、多くの場合、明らかに無関係なデータを破棄したり、データをさらなる処理に適したチャンクに分離する予備のメカニズムが含まれています。

ragパイプラインの変換

変換とは、生抽出されたデータをモデリングと検索に適したクリーンで正規化され、構造化された形式に変換する一連の操作を指します。これは、ラグパイプラインで最も重要なフェーズの1つです。これは、大規模な言語モデルとベクトル検索システムが、効率的かつ正確なセマンティック検索と埋め込み生成のために入力を特別にフォーマットする必要があるためです。

変換段階での主要な活動には、データのクリーニング、セグメンテーション、正規化、濃縮、およびベクトル化が含まれます。

- クリーニングでは、HTMLタグ、コードスニペット、ヘッダーやフッターなどの無関係なセクション、ノイズの多いメタデータなどの無関係なコンテンツの削除が含まれます。これにより、埋め込みに使用される入力テキストが、気晴らしや無関係な情報のない実際の知識コンテンツを表すことが保証されます。

- セグメンテーションまたはチャンクは、多くの場合、パラグラフや文のような意味的な境界に従って、長い文書をより小さく管理可能なテキストに分解します。これは、類似性の検索と埋め込みベースの検索がドキュメント全体ではなく短いチャンクでより適切に動作するため、RAGにとって重要です。

- 正規化は、文字のエンコーディングの修正、日付の修正、ユニットの統一、およびテキストケースの調和など、ドキュメント全体の一貫性を改善するなどのフォーマットの問題を標準化します。

- 強化には、テキストの注釈、キーワードのタグ付け、またはデータの一部をオントロジーに拡張することが含まれます。

- ベクトル化には、クリーニングおよびセグメント化されたテキストを、ニューラルモデル(変圧器ベースの埋め込みモデルなど)を使用して、濃いベクター表現(埋め込み)にエンコードすることが含まれます。これらのベクトルは、ベクトルデータベースの類似性比較に必要な形式であり、ユーザークエリに関連する効率的なコンテンツ検索を可能にします。

変換レバレッジ分散処理フレームワークと並列化は、数千万個のレコードまたはドキュメントに到達できる大規模なデータセットを処理するための並列化です。 RayやApache Sparkなどのツールは、多くの場合、生成を埋め込み、高スループットと低レイテンシを維持するために統合されます。

ragパイプラインへの読み込み

読み込みは、変換されたベクトル化されたデータが、効率的な類似性検索のためにスケーラブルなk-nearest neight(k-nn)または近似最近隣接(ANN)アルゴリズムをサポートするベクトルデータストアまたはベクトルデータベースに摂取される最終的なETLステップです。ロードされたデータは、RAGの検索フェーズ中にアクセスされ、言語モデルが正確で知識に基づいた出力を生成するのに役立つ最も文脈的に関連するチャンクを見つけます。

読み込みプロセスは、大規模な高速類似性検索をサポートするために、データが適切にインデックス化されていることを確認する必要があります。 RAGパイプラインで使用されるベクトルデータベースには、ベクタープラグインを備えたAmazon OpenSearchサービス、PGVector拡張機能付きAmazon RDS、Pinecone、Milvus、Weaviateなどが含まれます。これらのサービスにより、数百万から数十億のベクトル埋め込みを保存し、インタラクティブなAIアプリケーションに必要な迅速な検索時間を提供します。

読み込みには、データ摂取のボトルネックとデータベース容量の監視と管理も含まれます。パイプラインは、多くの場合、障害トレランス、並列実行、および継続的なデータの到着とスキーマの変化を処理するための増分荷重機能で設計されており、下流の検索ワークフローやシステム全体のパフォーマンスを中断することなく。

RAGデータ摂取パイプラインにおけるETLの統合

RAGパイプラインでのETL操作は、古典的なデータパイプラインアプローチを反映していますが、生成AIの要求と類似性ベースの情報検索に特化しています。次のようにステップが流れます：

1.抽出は、外部ソースから生のテキストとドキュメントを収集して収集します。
2。変換は、テキストデータを類似のマッチングに適したベクトル埋め込みにクリーン、チャンク、正規化、濃縮、変換します。
3.これらのベクトルを取得するためにスケーラブルなベクトルデータベースに保管します。

このETLプロセスにより、RAGパイプラインは、大規模で不均一なデータセットを摂取し、効率的で正確な検索拡張生成の準備をすることができます。実際、RAGのデータ摂取は、分析で使用されているがセマンティック検索と自然言語処理に最適化された従来のETLパイプラインに似ています。 Rag ETLは、レポートまたはダッシュボードのみにデータを準備する代わりに、LLMが動的に活用して応答を改善できる知識表現を準備します。

###課題と最適化

ぼろきれのETLパイプラインは、スケール、多様性、パフォーマンスに関連する課題に直面しています。

- 多様でしばしば構造化されていないソースからの抽出を管理するには、堅牢な削りと摂取のフレームワークが必要です。
- 変換には、強力なクリーニングアルゴリズムと効率的なチャンキングが必要です。ノイズを減らし、表現を最適化します。
- 埋め込み生成は計算的に集中的であり、スループットを維持するために分散型GPUクラスターが必要です。
- ロードは、最小限のレイテンシで大量のベクトルを処理する必要があり、ベクトル操作とインデックス作成に最適化されたデータベースを要求します。

いくつかの最適化が適用されます：

- Rayのような分散コンピューティングフレームワークを使用した並列化抽出と埋め込み生成。
- 完全な再処理なしで、新鮮なデータを使用して埋め込みを更新するための増分ETLメカニズム。
- 変換の品質を改善するために、AI/ML技術を使用した自動データクリーニングと異常検出。
- クエリ速度と摂取率のバランスをとるためのベクトルデータベースの動的なインデックス作成とパーティション戦略。

＃＃＃ まとめ

RAGデータ摂取パイプラインのETLプロセスは、生の外部ドキュメントをベクターデータベースに保存されている高品質のベクトル化された知識表現に変換するための基本です。これにより、RAGシステムは大規模な言語モデルの関連情報を取得および増強し、事実上の正確性と文脈的認識を高めることができます。抽出は、生データの収集、変換のクリーン化とベクトル化テキストを処理し、これらのベクトルを挿入して、迅速な検索のためにスケーラブルで最適化されたベクトルストアに挿入します。全体的なETLプロセスにより、RAGアプリケーションは、効果的な生成AI応答に必要な検索の品質と速度を維持しながら、データの量と複雑さでスケーリングできるようになります。