Ekstrakcijai, transformācijai un iekraušanai (ETL) ir kritiska loma datu norīšanas cauruļvadā, lai iegūtu izguves veidotu paaudzi (RAG), kas ir mašīnmācīšanās arhitektūra, kas uzlabo lielas valodas modeļus (LLM) ar ārējām zināšanām no dažādiem datu avotiem, lai uzlabotu viņu sniegumu zināšanu intensīvos uzdevumos. ETL process lupatu cauruļvadā ietver neapstrādātu datu iegūšanu no dažādiem avotiem, pārveidot tos strukturētās, tīrās un jēgpilnās formās, kas ir gatavas iegulšanai, un šo pārveidoto datu attēlojumu ielādi vektoru datu bāzēs vai veikalos, kas atbalsta efektīvu izguvi ražošanas posmā. Šis process nodrošina, ka ievades dati, ko izmanto valodas modeļa papildināšanai, ir augstas kvalitātes, labi organizēti un optimizēti līdzības meklēšanai un iegūšanai.
Ekstrakcija lupatu cauruļvadā
Ekstrakcijas fāze ir atbildīga par neapstrādātu datu apkopošanu no dažādiem ārējiem zināšanu avotiem, piemēram, tīmekļa lapām, dokumentiem, PDFS, datu bāzēm vai API. Tā kā Rag mērķis ir palielināt LLM ar atjauninātu un atbilstošu saturu, ekstrakcijas solis ir būtisks, lai no šiem avotiem iegūtu lielu daudzumu neviendabīgu datu. Dati var plaši atšķirties formātā un struktūrā, ieskaitot nestrukturētu tekstu, daļēji strukturētas iezīmēšanas valodas, piemēram, HTML vai XML, un strukturētus ierakstus no datu bāzēm. Šo datu iegūšanai bieži ir nepieciešami specializēti parsētāji, skrāpji vai savienotāji, kas var apstrādāt dažādus datu formātus un katra avota īpašās īpašības.
Ragas kontekstā iegūtie dati var ietvert garus dokumentus, tīmekļa arhīvus, korporatīvos ierakstus vai tehnisko saturu, kas satur faktisko zināšanas modeļa papildināšanai. Neapstrādātas ekstrakcijas rezultāti parasti satur troksni, piemēram, HTML tagus, navigācijas galvenes un kājenes, nebūtiskus metadatus un citus neinformācijas elementus, kas var samazināt nākamo procesu precizitāti un efektivitāti, ja tie netiek pareizi apstrādāti. Tādējādi ekstrakcijas sistēmās lupatu cauruļvados bieži ietilpst priekšpilsētas mehānisms, lai izmestu nepārprotami neatbilstošus datus vai datus sadalītu gabalos, kas piemēroti turpmākai apstrādei.
Transformācija lupatu cauruļvadā
Transformācija attiecas uz operāciju virkni, kas neapstrādātus iegūtos datus pārveido par tīru, normalizētu un strukturētu formātu, kas vēlams modelēšanai un iegūšanai. Šis ir viens no vissvarīgākajiem lupatu cauruļvada posmiem, jo lielām valodas modeļiem un vektoru meklēšanas sistēmām ir nepieciešams, lai ievade būtu īpaši formatēta efektīvai un precīzai semantiskai meklēšanai un iegulšanai.
Galvenās aktivitātes pārveidošanas fāzē ir datu tīrīšana, segmentēšana, normalizēšana, bagātināšana un vektorizācija:
- Tīrīšana ietver sveša satura, piemēram, HTML tagu, koda fragmentu, nesaistītu sekciju, piemēram, galveņu vai kājenes, un trokšņainus metadatus noņemšanu. Tas nodrošina, ka iegulšanai izmantotais ievades teksts atspoguļo faktisko zināšanu saturu bez uzmanības novēršanas vai nebūtiskas informācijas.
- Segmentēšana vai šķelšanās sadala garus dokumentus mazākos, pārvaldāmos teksta gabalos, bieži saskaņā ar semantiskajām robežām, piemēram, rindkopām vai teikumiem. Tas ir svarīgi lupatam, jo līdzības meklēšana un iegūšana balstīta izguve labāk darbojas īsākos gabalos, nevis veselos dokumentos.
- Normalizēšana standartizē formatēšanas problēmas, piemēram, rakstzīmju kodēšanas labošanu, datumu labošanu, vienību vienību un teksta gadījumu harmonizēšanu, lai uzlabotu konsekvenci dažādos dokumentos.
- bagātināšana var ietvert teksta papildināšanu ar anotācijām, atslēgvārdu marķēšanu vai datu daļu savienošanu ar ontoloģijām, kas var uzlabot gan iegūšanas atbilstību, gan LLM spēju kontekstualizēt informāciju.
- Vektorizācija ietver tīrītā un segmentētā teksta kodēšanu blīvos vektora attēlos (iegulņos), izmantojot neironu modeļus (piemēram, uz transformatoru bāzes iegulšanas modeļiem). Šie vektori ir formāts, kas vajadzīgs līdzības salīdzināšanai vektora datu bāzē, ļaujot efektīvi iegūt saturu, kas attiecas uz lietotāja vaicājumiem.
Transformācija piesaista sadalītās apstrādes ietvarus un paralēli, lai apstrādātu liela mēroga datu kopas, kas var sasniegt desmitiem miljonu ierakstu vai dokumentu. Tādi rīki kā Ray vai Apache Spark bieži tiek integrēti mēroga iegulšanas veidošanā un uztur augstu caurlaidspēju un zemu latentumu.
Iekraušana lupatu cauruļvadā
Iekraušana ir galīgais ETL solis, kurā pārveidotie un vektorizētie dati tiek uzņemti vektora datu krastā vai vektora datu bāzē, kas atbalsta mērogojamo K-tuvāko kaimiņu (K-NN) vai tuvākos tuvākajam kaimiņam (ANN) algoritmus efektīvām līdzības meklējumiem. Iekrautiem datiem piekļūst lupatu izguves fāzē, lai atrastu kontekstuāli atbilstošākos gabalus, kas palīdz valodas modelim ģenerēt precīzus un zināšanu pamatotus rezultātus.
Iekraušanas procesam ir jānodrošina, ka dati tiek pareizi indeksēti, lai atbalstītu ātras līdzības meklēšanu mērogā. Vector datu bāzēs, ko izmanto lupatu cauruļvados, ir Amazon OpenSearch pakalpojums ar vektora spraudņiem, Amazon RD ar PGVector paplašinājumu, pinecone, Milvus, Weaviate un citiem. Šie pakalpojumi ļauj uzglabāt miljoniem līdz miljardiem vektoru iegulšanas un piedāvā ātru izguves laiku, kas nepieciešami interaktīvām AI lietojumprogrammām.
Iekraušana ietver arī datu norīšanas sašaurinājumu un datu bāzes jaudas uzraudzību un pārvaldību. Cauruļvads bieži tiek veidots ar kļūdu toleranci, paralēlu izpildi un pieaugošo iekraušanas iespējām, lai apstrādātu nepārtrauktas datu ierašanos un shēmas izmaiņas, neizjaucot pakārtotās izguves darbplūsmas un vispārējo sistēmas veiktspēju.
ETL integrācija lupatu datu norīšanas cauruļvadā
ETL operācijas lupatu cauruļvadā atspoguļo klasiskā datu cauruļvada pieeju, bet tās ir specializētas ģeneratīvās AI prasībām un uz līdzību balstītās informācijas iegūšanas prasībām. Darbības plūst šādi:
1. Ekstrakcija apkopo un apkopo neapstrādātu tekstu un dokumentus no ārējiem avotiem.
2. Transformācija attīra, sakrīt, normalizē, bagātina un pārveido tekstuālos datus vektoru iegulņos, kas piemēroti līdzības saskaņošanai.
3. Šo vektoru iekraušana uzglabā mērogojamā vektora datu bāzē izguvei.
Šis ETL process nodrošina, ka lupatu cauruļvads var uzņemt liela mēroga, neviendabīgas datu kopas un sagatavot tās efektīvai, precīzai izguvei papildinātai paaudzei. Faktiski Raga datu norīšana ir līdzīga tradicionālajiem ETL cauruļvadiem, ko izmanto analītikā, bet optimizēts semantiskās meklēšanas un dabiskās valodas apstrādei. Tā vietā, lai sagatavotu datus tikai ziņošanai vai informācijas paneļiem, Rag ETL sagatavo zināšanu attēlojumus, kurus LLM var izmantot dinamiski, lai uzlabotu viņu reakciju.
izaicinājumi un optimizācijas
ETL cauruļvads lupatu saskaras ar izaicinājumiem, kas saistīti ar mērogu, dažādību un veiktspēju:
- Ekstrakcijas pārvaldībai no dažādiem, bieži nestrukturētiem avotiem ir nepieciešama spēcīga nokasīšana un norīšanas ietvari.
- Transformācijai nepieciešami jaudīgi tīrīšanas algoritmi un efektīva šķelšanās, lai samazinātu troksni un optimizētu attēlojumu.
- iegulšana paaudze ir skaitļošanas ziņā intensīva, un tā prasa sadalītus GPU klasterus, lai saglabātu caurlaidspēju.
- Iekraušanai jātiek galā ar lieliem vektoru apjomiem ar minimālu latentumu, pieprasot datu bāzes, kas optimizētas vektora darbībām un indeksēšanai.
Tiek piemērotas vairākas optimizācijas:
- Ekstrakcijas paralēli un iegulšana paaudzē, izmantojot izplatītus skaitļošanas ietvarus, piemēram, Ray.
- Papildu ETL mehānismi, lai atjauninātu iegulšanu ar svaigiem datiem bez pilnīgas pārstrādes.
- Automatizēta datu tīrīšana un anomāliju noteikšana, izmantojot AI/ML metodes, lai uzlabotu transformācijas kvalitāti.
- Dinamiskas indeksēšanas un sadalīšanas stratēģijas vektoru datu bāzēs, lai līdzsvarotu vaicājuma ātrumu un norīšanas ātrumu.
kopsavilkums
ETL process lupatu datu norīšanas cauruļvadā ir būtisks neapstrādātu ārējo dokumentu pārveidošanai augstas kvalitātes, vektorizētu zināšanu attēlojumos, kas glabājas vektoru datu bāzēs. Tas ļauj lupatu sistēmām iegūt un papildināt būtisku informāciju lieliem valodas modeļiem, uzlabojot to faktisko precizitāti un kontekstuālo izpratni. Ekstrakcija apstrādā neapstrādātu datu vākšanu, transformācijas tīrīšanu un vektorizē tekstu un ielādē šos vektorus mērogojamos, optimizētos vektoru krājumos ātrai izguvei. Kopējais ETL process nodrošina, ka lupatu lietojumprogrammas var mērogot ar datu apjomu un sarežģītību, vienlaikus saglabājot efektīvu ģeneratīvu AI reakciju iegūšanas kvalitāti un ātrumu.
Šī ETL integrācija, kas īpaši pielāgota lupatu cauruļvadiem, atšķir to no tradicionālajiem ETL cauruļvadiem, koncentrējoties uz teksta ekstrakciju, semantisko tīrīšanu, čaumalu un vektoru iegulšanu, kas ir paredzēta, lai pabarotu izguves modeļus, kas veido lupatu arhitektūras. Šie cauruļvadi parasti izmanto izplatītu apstrādi un GPU paātrinājumu, lai apstrādātu vektoru ģenerēšanas un indeksēšanas aprēķina prasības, kas ir pamatā savlaicīga un atbilstoša konteksta nodrošināšanai pakārtotās valodas modeļa ģenerēšanai. Tādējādi ETL cauruļvads veido lupatu mugurkaulu, nodrošinot uzticamu piekļuvi plašām, augstas kvalitātes ārējām zināšanām.