ตามผลการค้นหา ETL (แยก แปลง โหลด) มีบทบาทสำคัญในไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูลสำหรับระบบดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG):
1. แยก: ขั้นตอนแรกในไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูล RAG คือการดึงข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น ฐานข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ ศูนย์ข้อมูล และแหล่งข้อมูลออนไลน์ ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ข้อความ ไฟล์ CSV และเอกสาร PDF LangChain มีตัวโหลดเอกสารที่หลากหลายเพื่อโหลดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
2. การแปลง: จากนั้นข้อมูลที่แยกออกมาจะต้องผ่านขั้นตอนก่อนการประมวลผล ซึ่งเกี่ยวข้องกับ:
- การแยกข้อความ: ข้อความยาวจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้พอดีกับความยาวโทเค็นสูงสุดของโมเดลที่ฝัง
- Tokenization: ข้อความจะถูกแบ่งออกเป็นโทเค็นแต่ละรายการ เช่น คำหรือวลี เพื่อสร้างการนำเสนอที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
3. โหลด: จากนั้นข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ที่มีมิติสูง ซึ่งแสดงข้อความในรูปแบบตัวเลข การฝังเหล่านี้จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะ เช่น Milvus ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการค้นหาและเรียกค้นข้อมูลที่รวดเร็ว
กระบวนการ ETL มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูล RAG เนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะถูกรวบรวม แปลง และโหลดเข้าสู่ระบบในลักษณะที่ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลและบูรณาการกับโมเดลภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางที่มีโครงสร้างนี้ ระบบ RAG สามารถใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อเพิ่มความรู้เกี่ยวกับโมเดลภาษา และให้คำตอบที่แม่นยำและเป็นบริบทต่อคำค้นหาของผู้ใช้
โดยสรุป กระบวนการ ETL เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูล RAG เนื่องจากช่วยให้ระบบสามารถนำเข้าและเตรียมข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมากเพื่อใช้ในกระบวนการดึงข้อมูล Augmented Generation
การอ้างอิง:[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
-