Baserat på sökresultaten spelar ETL (Extract, Transform, Load) en avgörande roll i dataintagspipelinen för Retrieval Augmented Generation (RAG)-system:
1. Extrahera: Det första steget i RAG-dataintagspipelinen är att extrahera data från olika källor, såsom databaser, servrar, datacenter och onlinekällor. Detta inkluderar strukturerade och ostrukturerade data som textfiler, CSV-filer och PDF-dokument. LangChain tillhandahåller olika dokumentladdare för att ladda data från olika källor.
2. Transformera: Den extraherade datan går sedan igenom ett förbearbetningssteg, vilket innebär:
- Textdelning: Lång text delas upp i mindre segment för att passa inbäddningsmodellens maximala tokenlängd.
- Tokenisering: Texten är uppdelad i individuella tokens, såsom ord eller fraser, för att skapa en mer effektiv och korrekt representation.
3. Ladda: Den förbehandlade datan omvandlas sedan till högdimensionella vektorer, som representerar texten i ett numeriskt format. Dessa inbäddningar lagras i specialiserade vektordatabaser, såsom Milvus, som är optimerade för snabb sökning och hämtning.
ETL-processen är avgörande för RAG-dataintagspipelinen eftersom den säkerställer att data samlas in, omvandlas och laddas in i systemet på ett sätt som möjliggör effektiv hämtning och integration med språkmodellerna. Genom att följa detta strukturerade tillvägagångssätt kan RAG-systemet effektivt utnyttja de externa datakällorna för att öka kunskapen om språkmodellerna och ge mer exakta och kontextuella svar på användarfrågor.
Sammanfattningsvis är ETL-processen en grundläggande komponent i RAG-dataintagspipelinen, eftersom den gör det möjligt för systemet att inta och förbereda stora mängder olika data för användning i Retrieval Augmented Generation-processen.
Citat:[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