आपका RAG डेमो तब तक त्रुटिहीन लग रहा था जब तक कि एक वास्तविक उपयोगकर्ता नहीं आया।

retrieval-augmented generation ( RAG ) सिस्टम बनाने वाले डेवलपर्स और टीमें LangChain कोड के साथ RAG रिकवरी को ठीक करने पर एक नई 4-भाग श्रृंखला शुरू कर सकती हैं, जो Towards AI पर भाग 0 से शुरू होती है। यह श्रृंखला उन लोगों के लिए लक्षित है जो भाषा मॉडल को बाहरी दस्तावेजों से जोड़ते हैं और उत्तर उत्पन्न होने से पहले अधिक उपयोगी संदर्भ वापस करने के लिए पुनर्प्राप्ति चरण की आवश्यकता होती है.

सामग्री को RAG पाइपलाइनों में सबसे आम विफलता बिंदुओं में से एक के लिए चरण-दर-चरण मरम्मत अनुक्रम के रूप में वर्णित किया गया हैः खोज चरण जो यह तय करता है कि मॉडल को कौन सी जानकारी भेजी जाती है।

श्रृंखला का परिचय

यह श्रृंखला केवल प्रोम्प्ट डिजाइन या मॉडल चयन पर केंद्रित नहीं है। एक विशिष्ट RAG वर्कफ़्लो में, स्रोत दस्तावेजों को छोटे टुकड़ों में विभाजित किया जाता है, उन्हें embeddings में परिवर्तित कर दिया जाता है , जिन्हें खोज योग्य सूचकांक में संग्रहीत किया जा सकता है, और फिर जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न पूछता है तो उसे क्वेरी की जाती है। पुनर्प्राप्त किए गए खंडों को उपयोगकर्ता के प्रश्न के साथ भाषा मॉडल में पारित किया गया है, इसलिए अंतिम उत्तर की गुणवत्ता इस बात पर बहुत निर्भर करती है कि क्या सही संदर्भ पाया गया था।

LangChain एक open-source फ्रेमवर्क है जो आमतौर पर इन पाइपलाइनों को बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह दस्तावेज़ लोडिंग, embedding मॉडल, वेक्टर स्टोर्स, रिट्रीवर्स और large language model कॉल के लिए घटक प्रदान करता है। नई श्रृंखला भाग 0 के रूप में प्रवेश बिंदु के साथ, पुनर्प्राप्ति चर्चा के लिए व्यावहारिक एंकर के तौर पर embeddings कोड का उपयोग करती है।

प्रदान किए गए सारांश में शेष तीन भागों के सटीक विषय सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए पाठकों को बाद की किस्तों को एक निश्चित चेकलिस्ट के बजाय प्रगतिशील पाठ्यक्रम के रूप में मानना चाहिए। मुख्य संरचना स्पष्ट हैः चार भाग, एक केंद्रित कार्य और भाग 0 के माध्यम से उपलब्ध परिचय।

क्यों पुनर्प्राप्ति कर सकते हैं या तोड़ RAG

RAG को अक्सर निजी, वर्तमान या डोमेन-विशिष्ट ज्ञान में ग्राउंड लैंग्वेज मॉडल के तरीके के रूप में पेश किया जाता है। यह केवल तभी काम करता है जब सिस्टम सही सहायक पाठ पा सकता है। यदि पुनर्प्राप्ति अप्रासंगिक टुकड़े, पुराने खंडों, आंशिक तालिकाओं या खराब मिलान वाले अनुभागों को लौटाता है, तो मॉडल एक ऐसा उत्तर उत्पन्न कर सकता है जो धाराप्रवाह लगता है लेकिन फिर भी गलत है।

कई सामान्य समस्याएं पुनर्प्राप्ति की गुणवत्ता को कमजोर कर सकती हैंः

• चंकिंग त्रुटियाँ: दस्तावेजों को टुकड़ों में विभाजित करना जो संदर्भ बनाए रखने के लिए बहुत छोटे हैं या सटीक जानकारी वापस करने के लिए भी बड़े हैं।
• embedding असंगति: एक embedding मॉडल का उपयोग करना जो स्रोत सामग्री की शब्दावली, संरचना या भाषा शैली के साथ अच्छी तरह से संरेखित नहीं करता है।
• कमजोर क्वेरी हैंडलिंग: उपयोगकर्ता प्रश्न अस्पष्ट, बहु-भाग या स्रोत दस्तावेजों से अलग शब्दों में हो सकते हैं।
• खराब रैंकिंग सेटिंग्स: बहुत अधिक या बहुत कम पुनः प्राप्त किए गए टुकड़ों को वापस करना आवश्यक संदर्भ को पतला कर सकता है।
• मेटाडेटा और फ़िल्टरिंग समस्याएं: दस्तावेज़ों को पुनर्प्राप्त करने से पहले तिथि, स्रोत, पहुँच स्तर या श्रेणी के अनुसार फ़िल्टर करना पड़ सकता है।
• पुराना या गंदा डेटा: यदि सूचकांक में पुरानी, दोहराई गई या गलत सामग्री है, तो पुनर्प्राप्ति अविश्वसनीय संदर्भ को प्रकट कर सकती है।

ये मुद्दे महत्वपूर्ण हैं क्योंकि पुनर्प्राप्ति एक पृष्ठभूमि विवरण नहीं है. यह कई RAG अनुप्रयोगों में तथ्यात्मक ग्राउंडिंग के लिए नियंत्रण सतह है।

भाग 0 पाठकों की क्या मदद कर सकता है

भाग 0 पाठकों को चार-भाग अनुक्रम के लिए प्रारंभिक बिंदु देता है। LangChain का उपयोग करने वाले डेवलपर्स के लिए, मूल्य एक पुनर्प्राप्ति की मूल स्थापना से परे जाने और यह देखने में है कि वास्तविक पाइपलाइनों में पुनः प्राप्ति विफलताएं कैसे दिखाई देती हैं।

एक नौसिखिया भाग 0 का उपयोग यह समझने के लिए कर सकता है कि vector database और प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट को जोड़ना पर्याप्त क्यों नहीं है। अधिक अनुभवी डेवलपर इसका उपयोग पुनर्प्राप्ति पैटर्न की तुलना करने, लौटाए गए संदर्भ का निरीक्षण करने और पाइपलाइन में सटीकता खोने की पहचान करने के लिए भी कर सकते हैं। श्रृंखला इसे एक मरम्मत प्रक्रिया के रूप में फ्रेम करती है, जो एक व्यावहारिक मानसिकता का सुझाव देती हैः पुनःप्राप्त व्यवहार का निदान करें, एक चर बदलें, और परिणाम देखें।

क्योंकि सारांश LangChain कोड पर जोर देता है, पाठकों को उम्मीद हो सकती है कि चर्चा केवल उच्च-स्तरीय RAG सिद्धांत के बजाय कार्यान्वयन में आधारित होगी।

यह अब क्यों मायने रखता है

पुनर्प्राप्ति की गुणवत्ता एक प्रमुख चिंता का विषय बन गई है क्योंकि टीम प्रदर्शन से उत्पादन में RAG को स्थानांतरित करती हैं। प्रारंभिक प्रयोग अक्सर सफल लगते हैं क्योंकि मॉडल दस्तावेजों के छोटे नमूने से सुसंगत उत्तर उत्पन्न करता है। उत्पादन प्रणालियों को कठिन परिस्थितियों का सामना करना पड़ता हैः लंबे दस्तावेज़, मिश्रित फ़ाइल प्रारूप, शोर उपयोगकर्ता प्रश्न, ज्ञान आधार बदलना और सटीकता के लिए सख्त अपेक्षाएं।

जब पुनर्प्राप्ति विफल हो जाती है, तो प्रभाव पूरे एप्लिकेशन में फैल जाता है। उपयोगकर्ता सहायक पर विश्वास खो सकते हैं, सहायता टीमों को गलत मार्गदर्शन मिल सकता है, और डेवलपर्स खोज परत में सुधार करने के बजाय प्रॉम्प्ट्स को ठीक करने में समय बिता सकते हैं। पुनः प्राप्ति पर केंद्रित एक श्रृंखला टीमों की मदद कर सकती है जो सिस्टम के उस हिस्से पर ध्यान आकर्षित करती है जिसे अक्सर सबसे अधिक ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।

LangChain उपयोगकर्ताओं के लिए, श्रृंखला प्रासंगिक है क्योंकि यह एक सामान्य स्टैक समस्या को संबोधित करती हैः काम करने वाली पाइपलाइन का निर्माण करना इसे लगातार सही संदर्भ वापस करने की तुलना में आसान होता है। फिक्सिंग पुनर्प्राप्ति मॉडल को प्रतिस्थापित किए बिना उत्तर गुणवत्ता में सुधार कर सकती है, और अधिक जोड़ना hardware , या हर संकेत को फिर से लिखना।

पाठकों के लिए व्यापक टेकअवे सरल हैः RAG केवल एक पीढ़ी की समस्या नहीं है। यह पहले एक खोज समस्या है। यदि सिस्टम सही जानकारी को पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता है, तो भाषा मॉडल इसे विश्वसनीय रूप से उपयोग नहीं कर सकते हैं। LangChain पुनः प्राप्ति पर केंद्रित चार-भाग श्रृंखला डेवलपर्स को उस मुद्दे को संबोधित करने का एक संरचित तरीका देती है।

मेटा विवरणः- (अंग्रेज़ी में) - (संपादित करें) RAG रिकवरी को ठीक करने पर LangChain -आधारित 4-भाग श्रृंखला भाग 0 से शुरू होती है, जो डेवलपर्स को सामान्य पुनर्प्राप्ति विफलता पैटर्न के लिए LangChain कोड देती है।

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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: (अंग्रेज़ी में उपलब्ध नहीं है) _BAR_ एक खोज फ़नल के अमूर्त, मैत्रीपूर्ण चित्रण दस्तावेज़ टुकड़ों को चमकदार वेक्टर सूचकांक में छांटते हैं, जिसमें नरम नीले और नारंगी ग्रेडिएंट होते हैं; कोई वास्तविक लोग नहीं, कोई लोगो नहीं, और कोई पाठ नहीं।