Pe baza rezultatelor căutării, ETL (Extract, Transform, Load) joacă un rol crucial în conducta de asimilare a datelor pentru sistemele Retrieval Augmented Generation (RAG):
1. Extragere: primul pas în conducta de absorbție a datelor RAG este extragerea datelor din diverse surse, cum ar fi baze de date, servere, centre de date și surse online. Acestea includ date structurate și nestructurate, cum ar fi fișiere text, fișiere CSV și documente PDF. LangChain oferă diverse încărcătoare de documente pentru a încărca date din diferite surse.
2. Transformare: datele extrase trec apoi printr-o etapă de preprocesare, care implică:
- Divizarea textului: textul lung este împărțit în segmente mai mici pentru a se potrivi cu lungimea maximă a simbolului modelului de încorporare.
- Tokenizare: Textul este împărțit în simboluri individuale, cum ar fi cuvinte sau fraze, pentru a crea o reprezentare mai eficientă și mai precisă.
3. Încărcare: Datele preprocesate sunt apoi convertite în vectori cu dimensiuni mari, care reprezintă textul într-un format numeric. Aceste înglobări sunt stocate în baze de date vectoriale specializate, cum ar fi Milvus, care sunt optimizate pentru operațiuni rapide de căutare și regăsire.
Procesul ETL este crucial pentru conducta de asimilare a datelor RAG, deoarece asigură că datele sunt colectate, transformate și încărcate în sistem într-un mod care permite regăsirea și integrarea eficientă cu modelele lingvistice. Urmând această abordare structurată, sistemul RAG poate valorifica în mod eficient sursele externe de date pentru a spori cunoștințele modelelor lingvistice și pentru a oferi răspunsuri mai precise și contextuale la întrebările utilizatorilor.
În rezumat, procesul ETL este o componentă fundamentală a conductei de absorbție a datelor RAG, deoarece permite sistemului să ingereze și să pregătească cantități mari de date diverse pentru a fi utilizate în procesul de generare sporită de recuperare.
Citate:[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