Hvilken rolle spiller ETL i rørledningen for RAG-datainntak

1. Uttrekk: Det første trinnet i RAG-datainntakspipelinen er å trekke ut data fra forskjellige kilder, for eksempel databaser, servere, datasentre og nettkilder. Dette inkluderer strukturerte og ustrukturerte data som tekstfiler, CSV-filer og PDF-dokumenter. LangChain tilbyr forskjellige dokumentlastere for å laste data fra forskjellige kilder.

2. Transform: De utpakkede dataene går deretter gjennom et forhåndsbehandlingstrinn, som involverer:
- Tekstdeling: Lang tekst deles opp i mindre segmenter for å passe innbyggingsmodellens maksimale tokenlengde.
- Tokenisering: Teksten er brutt ned i individuelle symboler, for eksempel ord eller uttrykk, for å skape en mer effektiv og nøyaktig representasjon.

3. Load: De forhåndsbehandlede dataene konverteres deretter til høydimensjonale vektorer, som representerer teksten i et numerisk format. Disse innebyggingene er lagret i spesialiserte vektordatabaser, som Milvus, som er optimert for raske søk og gjenfinningsoperasjoner.

ETL-prosessen er avgjørende for RAG-datainntakspipelinen fordi den sikrer at dataene samles inn, transformeres og lastes inn i systemet på en måte som muliggjør effektiv gjenfinning og integrasjon med språkmodellene. Ved å følge denne strukturerte tilnærmingen kan RAG-systemet effektivt utnytte de eksterne datakildene for å øke kunnskapen om språkmodellene og gi mer nøyaktige og kontekstuelle svar på brukerforespørsler.

Oppsummert er ETL-prosessen en grunnleggende komponent i RAG-datainntakspipelinen, ettersom den gjør det mulig for systemet å innta og forberede store mengder forskjellige data for bruk i Retrieval Augmented Generation-prosessen.