Dựa trên kết quả tìm kiếm, ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) đóng một vai trò quan trọng trong quy trình nhập dữ liệu cho các hệ thống Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG):
1. Trích xuất: Bước đầu tiên trong quy trình nhập dữ liệu RAG là trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, máy chủ, trung tâm dữ liệu và các nguồn trực tuyến. Điều này bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc như tệp văn bản, tệp CSV và tài liệu PDF. LangChain cung cấp nhiều trình tải tài liệu khác nhau để tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
2. Chuyển đổi: Sau đó, dữ liệu được trích xuất sẽ trải qua bước xử lý trước, bao gồm:
- Tách văn bản: Văn bản dài được chia thành các đoạn nhỏ hơn để phù hợp với độ dài mã thông báo tối đa của mô hình nhúng.
- Mã thông báo: Văn bản được chia thành các mã thông báo riêng lẻ, chẳng hạn như từ hoặc cụm từ, để tạo ra cách trình bày hiệu quả và chính xác hơn.
3. Tải: Dữ liệu được xử lý trước sau đó được chuyển đổi thành vectơ nhiều chiều, biểu thị văn bản ở định dạng số. Các phần nhúng này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vectơ chuyên dụng, chẳng hạn như Milvus, được tối ưu hóa cho các hoạt động tìm kiếm và truy xuất nhanh chóng.
Quy trình ETL rất quan trọng đối với quy trình nhập dữ liệu RAG vì nó đảm bảo dữ liệu được thu thập, chuyển đổi và tải vào hệ thống theo cách cho phép truy xuất và tích hợp hiệu quả với các mô hình ngôn ngữ. Bằng cách tuân theo cách tiếp cận có cấu trúc này, hệ thống RAG có thể tận dụng hiệu quả các nguồn dữ liệu bên ngoài để nâng cao kiến thức về các mô hình ngôn ngữ và cung cấp phản hồi chính xác và theo ngữ cảnh hơn cho các truy vấn của người dùng.
Tóm lại, quy trình ETL là thành phần cơ bản của quy trình nhập dữ liệu RAG, vì nó cho phép hệ thống nhập và chuẩn bị một lượng lớn dữ liệu đa dạng để sử dụng trong quy trình Tạo tăng cường truy xuất.
Trích dẫn:[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-thế hệ-pipelines/
[5] https://mallahyari.github.io/rag-ebook/03_prepare_data.html