GenAI : créer des systèmes RAG avec LangChain

À l'ère de l'IA générative, Génération auprès de la récupération (RAG) est devenue une approche puissante pour construire des applications intelligentes et respectueuses de contexte. RAG combine les forces des modèles de grande langue (LLMS) avec des techniques de récupération de documents efficaces pour répondre aux requêtes en fonction de données spécifiques. Dans ce blog, nous explorons comment implémenter un pipeline de chiffon à l'aide de Langchain , gpt-4o , olllama , grog etc.

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Caractéristiques clés du pipeline de chiffons

1. Retrievale de données : Remplissez les données des sources Web, des fichiers locaux ou des API à l'aide des chargeurs de Langchain.
2. Traitement des documents : Décomposer les documents en morceaux plus petits pour une récupération efficace à l'aide de séparateurs de texte, permettant une meilleure indexation et des résultats de recherche plus rapides.
3. Embeddings vectoriels : représentent des morceaux de document comme vecteurs de haute dimension utilisant des incorporations OpenAI ou d'autres techniques d'intégration pour l'intégration flexible.
4. Traitement de requête : Récupérez les morceaux de document les plus pertinents et utilisez des LLM (comme GPT-4O ou des modèles similaires) pour générer des réponses précises et basées sur le contexte.
5. UI interactif : Une interface utilisateur transparente construite avec Streamlit pour les téléchargements de documents, la requête et la visualisation des résultats.
6. Intégration du modèle : Le pipeline prend en charge les modèles basés sur le cloud et les modèles locaux, garantissant l'adaptabilité basée sur les besoins du projet.

Outils et bibliothèques utilisées

Cette implémentation repose sur une gamme de bibliothèques et d'outils puissants:

• langchain_openai : pour les intégrations et intégrations OpenAI.
• langchain_core : utilitaires de base pour créer des flux de travail LangChain.
• python-dotenv : Pour gérer les clés API et les variables d'environnement en toute sécurité.
• streamlit : pour créer une interface utilisateur interactive.
• langchain_community : outils fournis par la communauté, y compris des chargeurs de documents.
• langserve : pour déployer le pipeline en tant que service.
• fastapi : Pour créer une API robuste pour l'application RAG.
• uvicorn : Pour servir l'application FastAPI.
• sse_starlette : Pour gérer les événements envoyés par le serveur.
• bs4 et beautifulsoup4 : pour le scraping Web et l'extraction de données à partir de contenu HTML.
• pypdf et PyPDF2 : pour traiter et extraire des données à partir de fichiers PDF.
• chromadb et faiss-cpu : pour gérer les magasins de vecteurs et une recherche efficace de similarité.
• groq : Pour l'intégration avec GPT-4o.
• cassio : Outils pour des opérations vectorielles améliorées.
• wikipedia et arxiv : pour charger des données à partir de sources en ligne.
• langchainhub : pour accéder aux outils et composants prédéfinis.
• sentence_transformers : pour créer des intégrations vectorielles de haute qualité.
• langchain-objectbox : Pour gérer les intégrations vectorielles avec ObjectBox.
• langchain : l'épine dorsale du pipeline RAG, gérant la récupération de documents et l'intégration LLM.

Comment ça marche

1. Configuration de l'environnement :

   • Utilisez des outils de gestion de l'environnement pour charger en toute sécurité des clés API et configurer les paramètres des modèles basés sur le cloud et locaux.

2. Chargement des données :

   • Chargez des données à partir de plusieurs sources, notamment des documents en ligne, des répertoires locaux ou des PDF.

3. Partage de documents :

   • Divisez les documents volumineux en morceaux plus petits et plus faciles à gérer pour garantir une récupération plus rapide et une meilleure précision lors des recherches.

4. Incorporations vectorielles avec ObjectBox :

   • Convertissez des fragments de documents en vecteurs numériques pour des recherches basées sur la similarité.
   • Utilisez ObjectBox ou d'autres bases de données vectorielles pour stocker les intégrations, permettant ainsi une récupération de données à grande vitesse.

5. Gestion des requêtes :

   • Combinez la récupération de documents avec la génération de réponses contextuelles pour répondre aux requêtes avec précision et clarté.

LLM locaux ou payants

Lors de la mise en œuvre d'un pipeline RAG, le choix entre des LLM locaux et payants dépend des besoins et des contraintes du projet. Voici une comparaison rapide :

Pour les projets nécessitant des fonctionnalités élevées de confidentialité ou de hors ligne, les LLM locaux sont idéales. Pour les implémentations évolutives et sans maintenance, les LLM payants sont souvent le meilleur choix.

UI interactive avec rationalisation

L'application s'intègre à rationaliser pour créer une interface intuitive où les utilisateurs peuvent:

• Télécharger des documents pour l'intégration.
• Entrez les requêtes pour récupérer et analyser le contenu du document.
• Afficher les extraits de documents pertinents et les réponses générées par LLM en temps réel.

Pourquoi le chiffon compte

RAG habilite les applications à:

• Fournir Réponses précises et conscientes de contexte basées sur des données spécifiques à l'utilisateur.
• Gérer efficacement de grands ensembles de données avec des mécanismes de récupération avancés.
• combiner la récupération et la génération de manière transparente, améliorant les capacités de LLMS.
• Soutenir les options de déploiement flexibles pour divers besoins de projet.

Référentiel GitHub

Vous pouvez explorer l'implémentation complète dans ce référentiel GitHub. Il comprend toute la documentation nécessaire pour créer votre propre application alimentée par chiffon.

Cette démonstration met en évidence l'immense potentiel de combinaison de Langchain avec des LLM et des bases de données vectorielles. Que vous construisiez des chatbots, des assistants de connaissances ou des outils de recherche, RAG fournit une base solide pour fournir des résultats robustes et basés sur les données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!