Extrakcia, transformácia a zaťaženie (ETL) zohrávajú rozhodujúcu úlohu v potrubí požitia údajov pri získavaní generácie (RAG), čo je strojové učenie architektúry, ktorá vylepšuje veľké jazykové modely (LLM) s externými znalosťami z rôznych zdrojov údajov, aby zlepšila ich výkonnosť na vedomostných úlohách. Proces ETL v potrubí RAD zahŕňa extrahovanie nespracovaných údajov z rôznych zdrojov, transformáciu ich na štruktúrované, čisté a zmysluplné formy pripravené na vloženie a načítať tieto transformované reprezentácie údajov do vektorových databáz alebo obchodov, ktoré podporujú efektívne získavanie počas fázy generácie. Tento proces zaisťuje, že vstupné údaje použité na rozšírenie jazykového modelu sú vysoko kvalitné, dobre organizované a optimalizované pre vyhľadávanie a vyhľadávanie podobnosti.
Extrakcia v potrubí RAD
Fáza extrakcie je zodpovedná za zhromažďovanie nespracovaných údajov z rôznych externých zdrojov vedomostí, ako sú webové stránky, dokumenty, PDFS, databázy alebo API. Pretože RAG sa zameriava na rozšírenie LLM aktualizovaným a relevantným obsahom, krok extrakcie je nevyhnutný pre ťahanie veľkého množstva heterogénnych údajov z týchto zdrojov. Údaje sa môžu vo formáte a štruktúre veľmi líšiť, vrátane neštruktúrovaného textu, pološtrukturovaných značkovacích jazykov, ako sú HTML alebo XML, a štruktúrované záznamy z databáz. Extrahovanie týchto údajov si často vyžaduje špecializované analyzátory, škrabky alebo konektory, ktoré dokážu zvládnuť rôzne formáty údajov a špecifické charakteristiky každého zdroja.
V kontexte RAG môžu extrahované údaje obsahovať zdĺhavé dokumenty, webové archívy, podnikové záznamy alebo technický obsah, ktorý obsahuje faktické znalosti na rozšírenie modelu. Výsledky surovej extrakcie zvyčajne obsahujú hluk, ako sú html značky, navigačné hlavičky a päty, irelevantné metadáta a ďalšie neinformačné prvky, ktoré môžu znížiť presnosť a účinnosť následných procesov, ak sa s nimi nevyrieši správne. Extrakčné systémy v potrubiach Rag často zahŕňajú predfiltrovací mechanizmus na zlikvidovanie jasne irelevantných údajov alebo na segregovanie údajov do kúskov vhodných na ďalšie spracovanie.
Transformácia v potrubí RAD
Transformácia sa vzťahuje na sériu operácií, ktoré prevádzajú RAW extrahované údaje na čistý, normalizovaný a štruktúrovaný formát, ktorý uprednostňuje modelovanie a získavanie. Toto je jedna z najdôležitejších fáz v potrubí RAD, pretože veľké jazykové modely a vektorové vyhľadávacie systémy vyžadujú formátovanie vstupov špeciálne pre efektívne a presné sémantické vyhľadávanie a generovanie vkladania.
Medzi kľúčové činnosti vo fáze transformácie patrí čistenie údajov, segmentácia, normalizácia, obohatenie a vektorizácia:
- Čistenie zahŕňa odstránenie cudzieho obsahu, ako sú značky HTML, útržky kódu, nesúvisiace sekcie, ako sú hlavičky alebo päty, a hlučné metadáta. To zaisťuje, že vstupný text použitý na vloženie predstavuje skutočný obsah vedomostí bez rozptýlenia alebo irelevantných informácií.
- Segmentácia alebo chunking rozdeľuje zdĺhavé dokumenty na menšie, zvládnuteľné kúsky textu, často podľa sémantických hraníc, ako sú odseky alebo vety. Je to rozhodujúce pre RAG, pretože vyhľadávanie podobných vyhľadávaní a vyhľadávanie vkladania založené na vkladaní fungujú lepšie na kratších kúskoch, a nie v celých dokumentoch.
- Normalizácia štandardizuje problémy s formátovaním, ako je napríklad stanovenie kódovaní znakov, dátumy korekcie, zjednocujúce jednotky a harmonizácia textových prípadov s cieľom zlepšiť konzistentnosť v dokumentoch.
- Obohatenie môže obsahovať rozšírenie textu anotáciami, označovanie kľúčových slov alebo prepojenie častí údajov s ontológiami, ktoré môžu zlepšiť relevantnosť získavania a schopnosť LLM kontextualizovať informácie.
- Vektorizácia zahŕňa kódovanie vyčisteného a segmentovaného textu do hustých reprezentácií vektorov (viazania) pomocou nervových modelov (napríklad modelov vloženia transformátora). Tieto vektory sú formátom potrebným na porovnanie podobnosti v databáze vektorov, čo umožňuje efektívne získavanie obsahu relevantné pre dotazy používateľov.
Transformačné páky distribuované spracovateľské rámce a paralelizácia na spracovanie rozsiahlych súborov údajov, ktoré môžu dosiahnuť desiatky miliónov záznamov alebo dokumentov. Nástroje ako Ray alebo Apache Spark sú často integrované do rozsahu vkladania generovania a na udržanie vysokej priepustnosti a nízkej latencie.
Načítanie do potrubia handra
Načítavanie je posledným krokom ETL, v ktorom sa transformované a vektorizované údaje požívajú do vektorového datastatora alebo vektorovej databázy, ktorá podporuje škálovateľné algoritmy škálovateľného K-near-najrestar (K-NN) alebo približne najbližšieho suseda (ANN) pre efektívne vyhľadávanie podobnosti. K naloženým údajom sú prístupné počas fázy získavania RAG, aby sa našli najvýznamnejšie kúsky, ktoré pomáhajú jazykovému modelu generovať presné a vedomostné výstupy.
Proces načítania musí zabezpečiť, aby boli údaje správne indexované, aby sa podporili rýchle vyhľadávanie podobnosti v mierke. Vektorové databázy používané v potrubiach RAD zahŕňajú službu Amazon OpenSearch s vektorovými doplnkami, Amazon RDS s rozšírením PGVector, PineCone, Milvus, Weaviate a ďalšími. Tieto služby umožňujú skladovanie miliónov až miliardy vložení vektorov a ponúkajú rýchle časy na získavanie potrebných pre interaktívne aplikácie AI.
Načítavanie zahŕňa aj monitorovanie a správu prekážok požitia údajov a kapacity databázy. Potrubie je často navrhnuté s toleranciou porúch, paralelným vykonávaním a prírastkovými schopnosťami načítania na zvládnutie kontinuálneho príchodu údajov a zmeny schémy bez narušenia pracovných postupov na sledovanie a celkový výkon systému.
Integrácia ETL do potrubia požitia údajov RAD
Operácie ETL v potrubí RAD odrážajú prístup klasického dátového potrubia, ale špecializujú sa na požiadavky generatívnej AI a získavania informácií založených na podobnosti. Kroky tečú nasledovne:
1. Extrakcia zhromažďuje a zhromažďuje surový text a dokumenty z externých zdrojov.
2. Transformácia čistí, kúsky, normalizuje, obohacuje a prevádza textové údaje na vektorové vloženia vhodné pre porovnávanie podobnosti.
3. Načítava sa uloží tieto vektory do škálovateľnej vektorovej databázy na získavanie.
Tento proces ETL zaisťuje, že potrubie RAD dokáže požívať veľké, heterogénne súbory údajov a pripraviť ich na efektívne a presné získavanie získavania generovania. Požitie údajov spoločnosti RAD je v skutočnosti podobné tradičným potrubiam ETL používaných v analytike, ale optimalizované pre sémantické vyhľadávanie a spracovanie prirodzeného jazyka. Namiesto prípravy údajov výlučne na hlásenie alebo dashboardy, RAG ETL pripravuje znázornenie vedomostí, ktoré LLM môžu dynamicky využívať na zlepšenie svojich reakcií.
Výzvy a optimalizácie
Potrubie ETL v Rag čelí výzvam súvisiacim s mierkou, rozmanitosťou a výkonom:
- Riadenie extrakcie z rôznych, často neštruktúrovaných zdrojov vyžaduje robustné rámce zoškrabania a požitia.
- Transformácia si vyžaduje výkonné čistiace algoritmy a efektívne chunking, aby sa znížilo hluk a optimalizoval reprezentáciu.
- Vkladanie výroby je výpočtovo intenzívne a vyžaduje, aby distribuované zhluky GPU na udržanie priepustnosti.
- Načítavanie musí zvládnuť veľké objemy vektorov s minimálnou latenciou, náročné databázy optimalizované pre vektorové operácie a indexovanie.
Uplatňuje sa niekoľko optimalizácií:
- paralelizácia extrakcie a vkladania generovania pomocou distribuovaných výpočtových rámcov ako Ray.
- Prírastkové mechanizmy ETL na aktualizáciu vložení s čerstvými údajmi bez úplného prepracovania.
- Automatizované čistenie údajov a detekcia anomálie pomocou techník AI/ML na zlepšenie kvality transformácie.
- Dynamické stratégie indexovania a rozdelenia vo vektorových databázach na vyváženie rýchlosti a rýchlosti požitia dopytu.
Zhrnutie
Proces ETL v potrubí pochádzajúc s údajmi o RAD je zásadný pre premenu surových externých dokumentov na vysoko kvalitné, vektorizované znázornenie znalostí uložených vo vektorových databázach. To umožňuje systémom RAG načítať a rozširovať relevantné informácie pre veľké jazykové modely, čím sa zvýšila ich faktická presnosť a kontextové povedomie. Extrakcia spracováva zber nespracovaných údajov, transformácia čistí a vekriizuje text a načítava sa vložte tieto vektory do škálovateľných optimalizovaných vektorových obchodov na rýchle získavanie. Celkový proces ETL zaisťuje, že aplikácie RAG sa môžu škálovať s objemom a zložitosťou údajov a zároveň udržiavať kvalitu a rýchlosť získavania potrebnú pre účinné generatívne reakcie AI.
Táto integrácia ETL špecificky prispôsobeného pre potrubia Rag ju odlišuje od tradičných potrubí ETL zameraním sa na text extrakciu, sémantické čistenie, chunking a vkladanie vektorov, všetko určené na kŕmenie modelov získavania, ktoré tvoria architektúry RAG. Tieto potrubia zvyčajne používajú distribuované spracovanie a zrýchlenie GPU na zvládnutie výpočtových požiadaviek na generovanie a indexovanie vektorov, ktoré sú základom dodania včasného a relevantného kontextu pre generovanie následného jazykového modelu. Potrubie ETL tak tvorí chrbticu RAG tým, že umožňuje spoľahlivý prístup k rozsiahlym a kvalitným vonkajším znalostiam.