Экосистема генерации с дополнением на основе поиска (RAG) стремительно развивается за последние пару лет
Всё больше проектов с открытым исходным кодом, направленных на помощь разработчикам в создании приложений RAG, появляются в интернете. И почему бы и нет? RAG — это эффективный метод дополнения больших языковых моделей (LLM) внешним источником знаний. Поэтому мы подумали, почему бы не поделиться с нашими читателями лучшими репозиториями GitHub для освоения систем RAG?
Но прежде чем мы это сделаем, вот немного информации о RAG и её приложениях.
Как работают конвейеры RAG
- Система извлекает документы или данные;
- Данные, которые являются информативными или полезными для контекста выполнения запроса пользователя;
- Система передаёт этот контекст в LLM для получения ответа, который является точным и содержательным в этом контексте.
Как уже упоминалось, здесь мы рассмотрим различные фреймворки RAG с открытым исходным кодом и их репозитории GitHub, которые позволяют пользователям легко создавать системы RAG. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам, студентам и энтузиастам технологий выбрать подходящий инструментарий RAG и использовать его.
Зачем вам нужно освоить системы RAG
Генерация с дополнением на основе поиска быстро стала одной из самых значимых инноваций в области искусственного интеллекта. Поскольку компании всё больше внимания уделяют внедрению более интеллектуальных систем с учётом контекста, освоение этого метода больше не является необязательным.
Компании используют конвейеры RAG для чат-ботов, помощников по работе с данными и автоматизации предприятий. Это необходимо для того, чтобы их модели искусственного интеллекта использовали актуальные, специфичные для домена данные, а не полагались исключительно на предварительно обученные знания.
В эпоху, когда RAG используется для автоматизации более умных чат-ботов, помощников и корпоративных инструментов, глубокое понимание этого метода может дать вам значительное конкурентное преимущество. Знание того, как создавать и оптимизировать конвейеры RAG, может открыть бесчисленные двери в разработке искусственного интеллекта, обработке данных и автоматизации. Это сделает вас более востребованным специалистом и обеспечит будущее вашей карьеры.
Что делает фреймворк RAG?
Фреймворк генерации с дополнением на основе поиска (RAG) — это продвинутая архитектура искусственного интеллекта, разработанная для улучшения возможностей LLM путём интеграции внешней информации в процесс генерации ответов. Это делает ответы LLM более информированными или актуальными во времени, чем данные, использованные при первоначальной построении языковой модели.
Модель может извлекать соответствующие документы или данные из внешних баз данных или хранилищ знаний (API). Затем она может использовать их для генерации ответов на основе запросов пользователей, а не просто полагаться на данные из первоначально обученной модели.
Это позволяет модели обрабатывать вопросы и разрабатывать ответы, которые также являются правильными, актуальными по дате или релевантными контексту. Между тем они могут смягчить проблемы, связанные с обрывом знаний и галлюцинациями, или некорректными ответами на запросы.
Подключаясь как к общим, так и к специфичным для домена источникам знаний, RAG позволяет системе искусственного интеллекта предоставлять ответственные и заслуживающие доверия ответы.
Топ репозиториев для освоения систем RAG
Теперь, когда мы знаем, как помогают системы RAG, давайте рассмотрим лучшие репозитории GitHub с подробными учебными пособиями, кодом и ресурсами для освоения систем RAG. Эти репозитории GitHub помогут вам освоить инструменты, навыки, фреймворки и теории, необходимые для работы с системами RAG.
1. LangChain
LangChain — это полный инструментарий LLM, который позволяет разработчикам создавать сложные приложения с такими функциями, как подсказки, память, агенты и соединители данных. От загрузки документов до разделения текста, встраивания и извлечения, а также генерации выходных данных — LangChain предоставляет модули для каждого этапа конвейера RAG.
LangChain поддерживает несколько языков, включая Python, JavaScript и TypeScript.
2. Haystack от deepset-ai
Haystack, разработанный deepset, — это фреймворк RAG, предназначенный для предприятий, построенный на основе компонуемых конвейеров. Основная идея заключается в наличии графоподобного конвейера, в котором вы соединяете узлы (то есть компоненты), такие как поисковые системы, читатели и генераторы, в направленный граф.
Haystack предназначен для развёртывания в производственной среде и предлагает множество вариантов бэкендов для хранения документов и поиска.
3. LlamaIndex
LlamaIndex, ранее известный как GPT Index, — это фреймворк RAG, ориентированный на индексацию и запрос ваших данных для использования с LLM. LlamaIndex представляет собой набор инструментов, используемых для построения пользовательских индексов по документам (векторам, ключевым индексам, графам), а затем для их запроса.
4. RAGFlow
RAGFlow — это механизм RAG, разработанный для предприятий от InfiniFlow для размещения сложных и крупномасштабных данных. Он относится к цели «глубокого понимания документов», чтобы анализировать различные форматы, такие как PDF-файлы, отсканированные документы, изображения или таблицы, и суммировать их в организованные фрагменты.
RAGFlow имеет интегрированную модель поиска с шаблонами агентов и визуальными инструментами для отладки. Ключевые элементы — это расширенный шаблонный анализ документов и понятие обоснованных цитат. Это помогает уменьшить галлюцинации, поскольку вы можете знать, какие исходные тексты поддерживают какой ответ.
5. txtai
Txtai — это универсальный фреймворк искусственного интеллекта, который обеспечивает семантический поиск, встраивание и конвейеры RAG. Он поставляется со встраиваемой базой данных с векторным поиском, происходящей из SQLite+FAISS, и утилитами, которые позволяют вам управлять вызовами LLM.
6. LLMWare
LLMWare — это полный фреймворк RAG, который имеет сильное отклонение в сторону «меньших» специализированных моделей логического вывода, которые являются безопасными и быстрыми.
7. Cognita
Cognita от TrueFoundary — это готовый к производству фреймворк RAG, созданный для масштабируемости и сотрудничества. Он в первую очередь ориентирован на упрощение перехода от блокнота или эксперимента к развёртыванию/сервису.
Заключение
Эти репозитории GitHub с открытым исходным кодом для систем RAG предлагают обширные наборы инструментов для разработчиков, исследователей и любителей.
- LangChain и LlamaIndex предлагают гибкие API для создания настраиваемых конвейеров и решений для индексации.
- Haystack предлагает NLP-конвейеры, которые протестированы в производственных условиях с учётом масштабируемости приёма данных.
- RAGFlow и LLMWare адресованы корпоративным потребностям, причём LLMWare несколько ограничен моделями на устройстве и безопасностью.
- В отличие от них, txtai предлагает лёгкое, простое, комплексное локальное решение RAG, а Cognita заботится обо всём с помощью простой, модульной, управляемой через пользовательский интерфейс платформы.
Все репозитории GitHub, предназначенные для систем RAG, выше поддерживаются и сопровождаются примерами, которые помогут вам легко начать работу. Они коллективно демонстрируют, что RAG больше не находится на переднем крае академических исследований, но теперь доступен каждому, кто хочет создать приложение искусственного интеллекта. На практике «лучший вариант» зависит от ваших потребностей и приоритетов.