Extracția, transformarea și încărcarea (ETL) joacă un rol critic în conducta de ingerare a datelor pentru generarea de preluare (RAG), care este o arhitectură de învățare automată care îmbunătățește modelele de limbaj mare (LLM) cu cunoștințe externe din diverse surse de date pentru a-și îmbunătăți performanța în sarcinile care consumă cunoștințe. Procesul ETL într -o conductă RAG implică extragerea datelor brute din surse diverse, transformarea acestora în forme structurate, curate și semnificative, gata pentru încorporare și încărcarea acestor reprezentări de date transformate în baze de date vectoriale sau magazine care susțin o regăsire eficientă în etapa de generare. Acest proces asigură că datele de intrare utilizate pentru a crește modelul de limbă sunt de înaltă calitate, bine organizate și optimizate pentru căutarea și regăsirea similarității.
Extracție în conducta Rag
Faza de extracție este responsabilă de colectarea datelor brute din diferite surse de cunoștințe externe, cum ar fi pagini web, documente, PDF -uri, baze de date sau API -uri. Deoarece RAG își propune să mărească LLM cu conținut actualizat și relevant, etapa de extracție este vitală pentru a trage un volum mare de date eterogene din aceste surse. Datele pot varia foarte mult în format și structură, inclusiv text nestructurat, limbi de marcare semi-structurate precum HTML sau XML și înregistrări structurate din bazele de date. Extragerea acestor date necesită adesea analize specializate, razuite sau conectori care pot gestiona diverse formate de date și caracteristicile specifice ale fiecărei surse.
În contextul RAG, datele extrase ar putea include documente îndelungate, arhive web, înregistrări corporative sau conținut tehnic care conține cunoștințe de fapt pentru a mări modelul. Rezultatele extracției brute conțin, de obicei, zgomot, cum ar fi etichetele HTML, anteturile și subsolurile de navigație, metadatele irelevante și alte elemente neinformative care pot reduce precizia și eficiența proceselor ulterioare, dacă nu sunt manipulate corect. Astfel, sistemele de extracție în conductele RAG includ adesea un mecanism de prefilare pentru a elimina datele clar irelevante sau pentru a separa datele în bucăți adecvate pentru procesarea ulterioară.
Transformarea în conducta Rag
Transformarea se referă la seria de operații care transformă datele extrase brute într -un format curat, normalizat și structurat preferat pentru modelare și regăsire. Aceasta este una dintre cele mai esențiale faze din conducta RAG, deoarece modelele de limbaj mare și sistemele de căutare vectoriale necesită formatarea aportului special pentru o căutare și încorporare semantică eficientă și precisă.
Activitățile cheie în faza de transformare includ curățarea datelor, segmentarea, normalizarea, îmbogățirea și vectorul:
- Curățarea implică eliminarea conținutului străin, cum ar fi etichetele HTML, fragmentele de cod, secțiuni fără legătură, cum ar fi anteturi sau subsoluri și metadate zgomotoase. Acest lucru asigură că textul de intrare utilizat pentru încorporare reprezintă un conținut real de cunoștințe, fără distrageri sau informații irelevante.
- Segmentarea sau bucățile descompun documentele îndelungate în bucăți de text mai mici, gestionabile, adesea în funcție de limitele semantice precum paragrafe sau propoziții. Acest lucru este esențial pentru Rag ca căutare de similaritate și regăsirea bazată pe încorporare funcționează mai bine pe bucăți mai scurte, mai degrabă decât pe documente întregi.
- Normalizarea standardizează problemele de formatare, cum ar fi fixarea codificărilor de caractere, corectarea datelor, unitățile de unificare și armonizarea cazurilor de text pentru a îmbunătăți consistența între documente.
- Îmbogățirea poate include creșterea textului cu adnotări, etichetare de cuvinte cheie sau conectarea porțiunilor de date la ontologii, ceea ce poate îmbunătăți atât relevanța de regăsire, cât și capacitatea LLM de a contextualiza informațiile.
- Vectorizarea implică codificarea textului curățat și segmentat în reprezentări vectoriale dense (încorporarea) folosind modele neuronale (cum ar fi modelele de încorporare bazate pe transformare). Acești vectori sunt formatul necesar pentru compararea similarității într -o bază de date vectorială, permițând regăsirea eficientă a conținutului relevantă pentru întrebările utilizatorilor.
Transformarea folosește cadre de procesare distribuite și paralelizare pentru a gestiona seturi de date la scară largă, care pot atinge zeci de milioane de înregistrări sau documente. Instrumente precum Ray sau Apache Spark sunt adesea integrate pentru a se acumula generarea de încorporare la scară și pentru a menține un randament ridicat și latență scăzută.
Încărcarea în conducta Rag
Încărcarea este etapa finală ETL în care datele transformate și vectorizate sunt ingerate într-o bază de date vectorială sau o bază de date vectorială care acceptă algoritmi de vecinătate K-Nearest scalabilă (K-NN) sau algoritmi aproximativi ai vecinului cel mai apropiat (ANN) pentru căutări eficiente de similaritate. Datele încărcate sunt accesate în faza de regăsire a RAG pentru a găsi cele mai relevante bucăți relevante din punct de vedere contextual care ajută modelul de limbă să genereze rezultate exacte și bazate pe cunoștințe.
Procesul de încărcare trebuie să se asigure că datele sunt indexate în mod corespunzător pentru a susține căutări de similaritate rapidă la scară. Bazele de date vectoriale utilizate în conductele RAG includ serviciul Amazon OpenSearch cu pluginuri vectoriale, RD -uri Amazon cu extensie PGVector, Pinecone, Milvus, Weaviat și altele. Aceste servicii permit stocarea a milioane până la miliarde de încorporare vectorială și oferă timpi de recuperare rapidă necesare pentru aplicații AI interactive.
Încărcarea implică, de asemenea, monitorizarea și gestionarea blocajelor de ingerare a datelor și a capacității bazei de date. Conducta este adesea proiectată cu toleranța la erori, execuția paralelă și capacitățile de încărcare incrementale pentru a gestiona sosirea continuă a datelor și modificările schemelor, fără a perturba fluxurile de lucru de recuperare în aval și performanța generală a sistemului.
Integrarea ETL în conducta de ingerare a datelor RAG
Operațiunile ETL într-o conductă RAG oglindesc abordarea conductelor de date clasice, dar sunt specializate pentru cerințele de AI generative și de recuperare a informațiilor bazate pe asemănări. Pașii curg după cum urmează:
1. Extragerea se adună și colectează text brut și documente din surse externe.
2. Transformarea curăță, bucăți, normalizează, îmbogățește și convertește datele textuale în încorporarea vectorială adecvată pentru potrivirea similarității.
3. Încărcarea stochează acești vectori într -o bază de date vectorială scalabilă pentru regăsire.
Acest proces ETL se asigură că conducta RAG poate ingera seturi de date pe scară largă, eterogene și să le pregătească pentru o generație augmentată eficientă și precisă. De fapt, ingestia de date a lui Rag este similară cu conductele tradiționale ETL utilizate în analitice, dar optimizată pentru căutarea semantică și procesarea limbajului natural. În loc să pregătească date doar pentru raportare sau tablouri de bord, RAG ETL pregătește reprezentări ale cunoștințelor pe care LLM -urile le pot folosi dinamic pentru a -și îmbunătăți răspunsurile.
provocări și optimizări
Conducta ETL din Rag se confruntă cu provocări legate de scară, varietate și performanță:
- Gestionarea extracției din surse diverse, adesea nestructurate, necesită cadre de răzuire și ingestie robustă.
- Transformarea are nevoie de algoritmi puternici de curățare și de o reducere eficientă pentru a reduce zgomotul și a optimiza reprezentarea.
- Generarea de încorporare este intensă din punct de vedere al calculului, necesitând grupuri GPU distribuite pentru a susține randamentul.
- Încărcarea trebuie să gestioneze volume mari de vectori cu latență minimă, cerând baze de date optimizate pentru operațiuni vectoriale și indexare.
Se aplică mai multe optimizări:
- paralelizând extracția și generarea de încorporare folosind cadre de calcul distribuite precum Ray.
- Mecanisme ETL incrementale pentru a actualiza încorporarea cu date proaspete fără reprocesare completă.
- Curățarea automată a datelor și detectarea anomaliei folosind tehnici AI/ML pentru a îmbunătăți calitatea transformării.
- Strategii dinamice de indexare și partiționare în bazele de date vectoriale pentru a echilibra viteza de interogare și rata de ingerare.
Rezumat
Procesul ETL într-o conductă de ingerare a datelor RAG este fundamental pentru transformarea documentelor externe brute în reprezentări de cunoștințe vectorizate de înaltă calitate, stocate în bazele de date vectoriale. Acest lucru permite sistemelor RAG să recupereze și să mărească informațiile relevante pentru modele de limbaj mare, îmbunătățind precizia faptică și conștientizarea contextuală. Extracția gestionează colectarea datelor brute, transformarea curăță și vectorizează textul, iar încărcarea introduce acești vectori în magazine vectoriale scalabile și optimizate pentru regăsirea rapidă. Procesul general ETL asigură că aplicațiile RAG se pot extinde cu volumul și complexitatea datelor, menținând în același timp calitatea și viteza regăsirii necesare pentru răspunsuri generative eficiente AI.
Această integrare a ETL -ului special adaptat pentru conductele RAG o diferențiază de conductele ETL tradiționale, concentrându -se pe extragerea textului, curățarea semantică, ciorchinarea și încorporarea vectorului, toate concepute pentru a alimenta modelele de regăsire care constituie arhitecturi de rag. Aceste conducte folosesc de obicei prelucrarea distribuită și accelerația GPU pentru a gestiona cerințele de calcul ale generarii și indexării vectoriale, care sunt esențiale pentru a oferi context în timp util și relevant pentru generarea de modele de limbă în aval. Conducta ETL formează astfel coloana vertebrală a RAG, permițând accesul fiabil la cunoștințe externe vaste, de înaltă calitate.