Судя по результатам поиска, ETL (Extract, Transform, Load) играет решающую роль в конвейере приема данных для систем дополнительной генерации (RAG):
1. Извлечение. Первым шагом в конвейере приема данных RAG является извлечение данных из различных источников, таких как базы данных, серверы, центры обработки данных и онлайн-источники. Сюда входят структурированные и неструктурированные данные, такие как текстовые файлы, файлы CSV и документы PDF. LangChain предоставляет различные загрузчики документов для загрузки данных из разных источников.
2. Преобразование. Извлеченные данные затем проходят этап предварительной обработки, который включает в себя:
- Разделение текста: длинный текст разбивается на более мелкие сегменты, чтобы соответствовать максимальной длине токена модели внедрения.
- Токенизация: текст разбивается на отдельные токены, такие как слова или фразы, для создания более эффективного и точного представления.
3. Загрузка. Предварительно обработанные данные затем преобразуются в многомерные векторы, которые представляют текст в числовом формате. Эти вложения хранятся в специализированных векторных базах данных, таких как Milvus, которые оптимизированы для быстрого поиска и извлечения данных.
Процесс ETL имеет решающее значение для конвейера приема данных RAG, поскольку он обеспечивает сбор, преобразование и загрузку данных в систему таким образом, чтобы обеспечить эффективный поиск и интеграцию с языковыми моделями. Следуя этому структурированному подходу, система RAG может эффективно использовать внешние источники данных для расширения знаний о языковых моделях и предоставления более точных и контекстуальных ответов на запросы пользователей.
Подводя итог, можно сказать, что процесс ETL является фундаментальным компонентом конвейера приема данных RAG, поскольку он позволяет системе принимать и подготавливать большие объемы разнообразных данных для использования в процессе извлечения дополненной генерации.
Цитаты:[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-retrival-augmented-generation-pipelines/
[5] https://mallahyari.github.io/rag-ebook/03_prepare_data.html.