Qual o papel do ETL no pipeline de ingestão de dados RAG

1. Extrair: A primeira etapa no pipeline de ingestão de dados RAG é extrair dados de diversas fontes, como bancos de dados, servidores, data centers e fontes online. Isso inclui dados estruturados e não estruturados, como arquivos de texto, arquivos CSV e documentos PDF. LangChain fornece vários carregadores de documentos para carregar dados de diferentes fontes.

2. Transformar: Os dados extraídos passam então por uma etapa de pré-processamento, que envolve:
- Divisão de texto: o texto longo é dividido em segmentos menores para se ajustar ao comprimento máximo do token do modelo de incorporação.
- Tokenização: O texto é dividido em tokens individuais, como palavras ou frases, para criar uma representação mais eficiente e precisa.

3. Carregar: Os dados pré-processados ​​são então convertidos em vetores de alta dimensão, que representam o texto em formato numérico. Essas incorporações são armazenadas em bancos de dados de vetores especializados, como o Milvus, que são otimizados para operações rápidas de busca e recuperação.

O processo ETL é crucial para o pipeline de ingestão de dados RAG porque garante que os dados sejam coletados, transformados e carregados no sistema de uma forma que permita a recuperação e integração eficientes com os modelos de linguagem. Ao seguir esta abordagem estruturada, o sistema RAG pode efetivamente aproveitar as fontes de dados externas para aumentar o conhecimento dos modelos de linguagem e fornecer respostas mais precisas e contextuais às consultas dos usuários.

Em resumo, o processo ETL é um componente fundamental do pipeline de ingestão de dados RAG, pois permite que o sistema ingira e prepare grandes quantidades de dados diversos para uso no processo de geração aumentada de recuperação.