LocalAI. Előzőleg írtam arról, hogy mikor indokolt, mikor válasszunk lokális AI munkállomást, illetve milyen hardver szükséges egy lokális LLM futtatásához.
Most jöjjön egy könnyed kisérlet: tanítani szeretnénk egy lokálisan futtatott LLM modellt, hogy az általunk betáplált adatok (egyszerű dataset) alapján válaszoljon specifikus kérdésekre, csakis a betáplált adatokból, hogy kizárjuk a tárgyi tévedéseket, hallucinációt.
A mesterséges intelligencia és a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén egyre világosabbá válik, hogy önmagában egy nagy nyelvi modell (LLM) használata legtöbbször nem elégséges a specifikus és releváns válaszok generálásához. Még a llama3.2-hez hasonló erős modellek sem tudnak mindig naprakész vagy speciális információkat nyújtani. Erre kínál megoldást a Retrieval Augmented Generation (RAG), amely ötvözi a lekérdezési rendszerek és az LLM-ek képességeit.
Ebben a bejegyzésben megmutatom, mi is az a RAG, és hogyan működik az Ollama llama3.2 modell és a ChromaDB kombinációjával. Ez a párosítás lehetővé teszi, hogy az AI válaszai pontosabbak, kontextusban gazdagabbak és tényszerűek legyenek.
Mi az a Retrieval Augmented Generation (RAG)?
A RAG lényege, hogy egy külső forrásból (például adatbázisból) származó releváns információkkal bővíti ki az LLM-ek generálási képességeit. Ahelyett, hogy egy modell kizárólag az előzetesen betanított tudására támaszkodna, a RAG egy külső adatbázisba küld lekérdezéseket, majd a kapott információkat felhasználja a válasz generálásához.
Példa: Ha egy kérdést teszel fel az AI-nak, ahelyett, hogy az LLM a meglévő tudására alapozva próbálna válaszolni, először releváns adatokat keres a ChromaDB-ben. Ezeket az adatokat kontextusként használva hozza létre a végső választ, amely így nemcsak pontosabb, de alátámasztható is lesz.
Miért érdemes kombinálni az Ollama llama3.2-t a ChromaDB-vel?
Az Ollama llama3.2 egy erőteljes és sokoldalú nyelvi modell, amely kiváló szöveggenerálási képességekkel rendelkezik. Ugyanakkor, mint minden LLM, ez is csak azokkal az adatokkal tud dolgozni, amelyeket a betanítás során látott. A ChromaDB ezzel szemben egy hatékony szöveges adatbázis, amely képes gyorsan visszakeresni a releváns információkat.
A kettő kombinációja lehetővé teszi, hogy a llama3.2 olyan információkra is alapozzon, amelyek frissek, specifikusak és közvetlenül elérhetők az adatbázisban. Ez különösen hasznos lehet olyan helyzetekben, ahol pontosság és tényszerűség kiemelten fontos – például kutatási eszközöknél vagy kérdés-válasz rendszerekben.
Hogyan működik a RAG az Ollama és a ChromaDB segítségével?
- Adatok tárolása: A dokumentumokat metaadatokkal (pl. oldalszám, forrásazonosító) együtt tárolod a ChromaDB-ben.
- Lekérdezés: Amikor a felhasználó kérdést tesz fel, a ChromaDB-t lekérdezed, hogy megtaláld a legrelevánsabb információkat.
- Kontextus összeállítása: A ChromaDB által visszaküldött szövegdarabokat és metaadatokat előkészíted, hogy kontextust adj az LLM-nek.
- Válasz generálása: Az Ollama llama3.2 modell a kapott információk alapján generál választ.
- Metaadatok visszacsatolása: A válasz tartalmazza a releváns forrásokat és a metaadatokat (pl. oldalszámot vagy dokumentumazonosítót).
A RAG előnyei és felhasználási területei
A RAG megközelítés jelentősen javítja az AI által generált válaszok minőségét. A válaszok nemcsak relevánsabbak, hanem ellenőrizhetőek is, mivel konkrét forrásokra támaszkodnak. Ez különösen fontos az alábbi esetekben:
- Kérdés-válasz rendszerek: Pontos és bizonyítékokkal alátámasztott válaszokat nyújt.
- Kutatási eszközök: Gyors hozzáférést biztosít a releváns információkhoz.
- Oktatási platformok: Valós idejű, naprakész válaszokat kínál diákoknak és tanároknak.
RAG implementálása Pythonban
1. A szükséges csomagok telepítése
pip install chromadb
pip install ollama
Először telepítsük a ChromaDB-t és az Ollama Python-csomagokat. Ezek felelnek a dokumentumok tárolásáért és a nyelvi modellel való kommunikációért. A pip parancs a Python csomagkezelője, amely segít az ilyen csomagok egyszerű telepítésében. Telepítés után ellenőrizzük a verziókat:
2. ChromaDB beállítása
A telepítések után lássuk a Python szkriptet. Elsőként inicializáljuk a ChromaDB-t, ami egy adatbázisként fog működni a dokumentumok számára. Az inicializáció során megadjuk, hogy hol és milyen formában tárolja az adatokat, például memóriában vagy fájlrendszerben. Ezután elmentjük a feldolgozandó dokumentumokat az adatbázisba, hogy később könnyen elérhetők legyenek.
3. ChromaDB lekérdezése
A ChromaDB-t használjuk a releváns dokumentumok kinyerésére. Ez azt jelenti, hogy egy lekérdezés alapján megkeressük azokat a dokumentumokat, amelyek a legjobban illeszkednek a kérdéshez. Ez a folyamat a ChromaDB beépített vektorkeresési algoritmusát használja, amely nagyon gyors és pontos eredményeket ad.
4. Adatok simítása
Mivel a ChromaDB eredményei listákban térnek vissza, ezeket laposabb struktúrába rendezzük, kisimítjuk. Ez segít abban, hogy a nyers adatokat könnyebben feldolgozhassuk a következő lépésben, például egy nyelvi modellnek való átadás során. Ez a folyamat általában a kapott adatok újraformázását és tisztítását jelenti.
5. A RAG folyamat összeállítása
A RAG (Retrieval-Augmented Generation) folyamatot az alábbi módon valósítjuk meg: először lekérdezzük a ChromaDB-ből a releváns dokumentumokat, majd ezeket a nyelvi modellhez továbbítjuk, hogy a dokumentumok alapján választ generáljunk. Ez a megközelítés biztosítja, hogy a modell pontos, kontextushoz illeszkedő válaszokat adjon, miközben a háttérben elérhető információkat is kihasználja.
6. A rendszer prompt meghatározása
A rendszer prompt biztosítja, hogy a válasz generálása kontextusban maradjon, és hivatkozzon a releváns forrásokra:
A teljes, működő Python kód
Következtetés
A Retrieval Augmented Generation (RAG) egy hatékony módszer az AI által generált tartalmak pontosabbá és relevánsabbá tételére. Az Ollama llama3.2 és a ChromaDB kombinációjával az AI nemcsak a kiadásáig betanított tudásra támaszkodik, hanem képes valós idejű, általunk validált, specifikus adatokból meríteni.
Ez a megközelítés különösen hasznos olyan helyzetekben, ahol fontos a tényszerű pontosság és az alátámasztott válaszok biztosítása. A RAG segítségével az AI-generált tartalmak jövője intelligensebb, relevánsabb és megbízhatóbb.
