Peran apa yang ETL mainkan dalam pipa konsumsi data RAG

Ekstraksi dalam pipa kain

Fase ekstraksi bertanggung jawab untuk mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber pengetahuan eksternal seperti halaman web, dokumen, PDF, database, atau API. Karena RAG bertujuan untuk menambah LLM dengan konten yang diperbarui dan relevan, langkah ekstraksi sangat penting untuk menarik sejumlah besar data heterogen dari sumber -sumber ini. Data dapat sangat bervariasi dalam format dan struktur, termasuk teks yang tidak terstruktur, bahasa markup semi-terstruktur seperti HTML atau XML, dan catatan terstruktur dari database. Mengekstraksi data ini sering membutuhkan parser khusus, pencakar, atau konektor yang dapat menangani beragam format data dan karakteristik spesifik dari masing -masing sumber.

Dalam konteks kain, data yang diekstraksi mungkin termasuk dokumen panjang, arsip web, catatan perusahaan, atau konten teknis yang berisi pengetahuan faktual untuk menambah model. Hasil ekstraksi mentah biasanya mengandung noise seperti tag HTML, header dan footer navigasi, metadata yang tidak relevan, dan elemen non-informasi lainnya yang dapat mengurangi keakuratan dan efisiensi proses selanjutnya jika tidak ditangani dengan benar. Dengan demikian, sistem ekstraksi dalam jaringan pipa kain sering mencakup mekanisme prefiltering untuk membuang data yang jelas tidak relevan atau untuk memisahkan data menjadi potongan -potongan yang cocok untuk pemrosesan lebih lanjut.

Transformasi dalam pipa kain

Transformasi mengacu pada serangkaian operasi yang mengubah data yang diekstraksi mentah menjadi format yang bersih, dinormalisasi, dan terstruktur lebih disukai untuk pemodelan dan pengambilan. Ini adalah salah satu fase paling penting dalam pipa kain karena model bahasa besar dan sistem pencarian vektor memerlukan input untuk diformat secara khusus untuk pencarian semantik yang efisien dan akurat.

Kegiatan utama dalam fase transformasi termasuk pembersihan data, segmentasi, normalisasi, pengayaan, dan vektorisasi:

- Pembersihan melibatkan menghilangkan konten asing seperti tag HTML, cuplikan kode, bagian yang tidak terkait seperti header atau footer, dan metadata bising. Ini memastikan bahwa teks input yang digunakan untuk embedding mewakili konten pengetahuan aktual yang bebas dari gangguan atau informasi yang tidak relevan.

- Segmentasi atau chunking memecah dokumen panjang menjadi bagian teks yang lebih kecil dan mudah dikelola, seringkali sesuai dengan batas semantik seperti paragraf atau kalimat. Ini sangat penting untuk RAG sebagai pencarian kesamaan dan pengambilan berbasis embedding beroperasi lebih baik pada potongan yang lebih pendek daripada di seluruh dokumen.

- Normalisasi menstandarkan masalah pemformatan, seperti memperbaiki pengkodean karakter, tanggal koreksi, unit pemersatu, dan menyelaraskan kasus teks untuk meningkatkan konsistensi di seluruh dokumen.

- Pengayaan dapat mencakup menambah teks dengan anotasi, penandaan kata kunci, atau menghubungkan bagian data ke ontologi, yang dapat meningkatkan relevansi pengambilan dan kemampuan LLM untuk mengontekstualisasikan informasi.

- Vektorisasi melibatkan pengkodean teks yang dibersihkan dan tersegmentasi ke dalam representasi vektor padat (embeddings) menggunakan model saraf (seperti model embedding berbasis transformator). Vektor ini adalah format yang diperlukan untuk perbandingan kesamaan dalam database vektor, memungkinkan pengambilan konten yang efisien relevan dengan kueri pengguna.

Transformasi memanfaatkan kerangka kerja pemrosesan terdistribusi dan paralelisasi untuk menangani kumpulan data skala besar, yang dapat mencapai puluhan juta catatan atau dokumen. Alat -alat seperti Ray atau Apache Spark sering diintegrasikan ke dalam skala generasi embedding dan mempertahankan throughput tinggi dan latensi rendah.

Memuat di pipa kain

Pemuatan adalah langkah ETL akhir di mana data yang ditransformasikan dan di vektor dicerna ke dalam database vektor datastore atau vektor yang mendukung tetangga k-nearest yang dapat diskalakan (K-NN) atau perkiraan algoritma tetangga terdekat (JST) untuk pencarian kesamaan yang efisien. Data yang dimuat diakses selama fase pengambilan kain untuk menemukan potongan yang paling relevan secara kontekstual yang membantu model bahasa menghasilkan output yang akurat dan beralasan pengetahuan.

Proses pemuatan harus memastikan bahwa data diindeks dengan benar untuk mendukung pencarian kesamaan yang cepat pada skala. Database vektor yang digunakan dalam pipa rag termasuk Amazon OpenSearch Service dengan plugin vektor, Amazon RD dengan ekstensi pgvektor, pinecone, milvus, weaviate, dan lainnya. Layanan ini memungkinkan penyimpanan jutaan ke miliaran embeddings vektor dan menawarkan waktu pengambilan cepat yang diperlukan untuk aplikasi AI interaktif.

Pemuatan juga melibatkan pemantauan dan mengelola bottleneck konsumsi data dan kapasitas basis data. Pipa sering dirancang dengan toleransi kesalahan, eksekusi paralel, dan kemampuan pemuatan tambahan untuk menangani kedatangan data yang berkelanjutan dan perubahan skema tanpa mengganggu alur kerja pengambilan hilir dan kinerja sistem secara keseluruhan.

Integrasi ETL dalam pipa konsumsi data RAG

Operasi ETL dalam pipa pipa mencerminkan pendekatan pipa data klasik tetapi khusus untuk tuntutan AI generatif dan pengambilan informasi berbasis kesamaan. Langkah -langkah mengalir sebagai berikut:

1. Ekstraksi mengumpulkan dan mengumpulkan teks dan dokumen mentah dari sumber eksternal.
2. Transformasi membersihkan, potongan, menormalkan, memperkaya, dan mengubah data tekstual menjadi embedding vektor yang sesuai untuk pencocokan kesamaan.
3. Memuat menyimpan vektor -vektor ini ke dalam database vektor yang dapat diskalakan untuk pengambilan.

Proses ETL ini memastikan bahwa pipa kain dapat menelan dataset skala besar dan heterogen dan menyiapkannya untuk generasi augmented pengambilan yang efisien dan akurat. Akibatnya, konsumsi data RAG mirip dengan pipa ETL tradisional yang digunakan dalam analitik tetapi dioptimalkan untuk pencarian semantik dan pemrosesan bahasa alami. Alih -alih menyiapkan data semata -mata untuk pelaporan atau dasbor, RAG ETL menyiapkan representasi pengetahuan bahwa LLM dapat memanfaatkan secara dinamis untuk meningkatkan tanggapan mereka.

Tantangan dan optimisasi

Pipa ETL di Rag menghadapi tantangan yang terkait dengan skala, variasi, dan kinerja:

- Mengelola ekstraksi dari sumber yang beragam dan sering tidak terstruktur membutuhkan kerangka kerja goresan dan konsumsi yang kuat.
- Transformasi membutuhkan algoritma pembersihan yang kuat dan potongan yang efisien untuk mengurangi kebisingan dan mengoptimalkan representasi.
- Generasi yang menanamkan secara intensif secara komputasi, membutuhkan kelompok GPU terdistribusi untuk mempertahankan throughput.
- Pemuatan harus menangani volume besar vektor dengan latensi minimal, menuntut database yang dioptimalkan untuk operasi dan pengindeksan vektor.

Beberapa optimasi diterapkan:

- Paralelisasi ekstraksi dan pembuatan embedding menggunakan kerangka komputasi terdistribusi seperti Ray.
- Mekanisme ETL tambahan untuk memperbarui embeddings dengan data baru tanpa pemrosesan ulang penuh.
- Pembersihan data otomatis dan deteksi anomali menggunakan teknik AI/mL untuk meningkatkan kualitas transformasi.
- Strategi pengindeksan dan partisi dinamis dalam database vektor untuk menyeimbangkan kecepatan permintaan dan tingkat konsumsi.

Ringkasan

Proses ETL dalam pipa konsumsi data RAG sangat mendasar untuk mengubah dokumen eksternal mentah menjadi representasi pengetahuan yang diilahkan berkualitas tinggi yang disimpan dalam database vektor. Ini memungkinkan sistem kain untuk mengambil dan menambah informasi yang relevan untuk model bahasa besar, meningkatkan akurasi faktual dan kesadaran kontekstual mereka. Ekstraksi menangani pengumpulan data mentah, pembersihan transformasi dan vektor teks, dan memuat menyisipkan vektor -vektor ini ke penyimpanan vektor yang dapat dioptimalkan dan dioptimalkan untuk pengambilan cepat. Proses ETL secara keseluruhan memastikan bahwa aplikasi RAG dapat skala dengan volume dan kompleksitas data sambil mempertahankan kualitas dan kecepatan pengambilan yang diperlukan untuk respons AI generatif yang efektif.