Quindi, vuoi migliorare la tua pipeline RAG

Quindi, desideri perfezionare la tua strategia RAG

Modi per passare dal prototipo alla produzione con LlamaIndex

Le LLM sono un’innovazione fantastica, ma hanno una grande falla. Hanno una conoscenza limitata e una tendenza a inventare fatti e creare cose dal nulla. Il pericolo è che le LLM suonano sempre sicure nella risposta e dobbiamo solo modificare leggermente la richiesta per ingannarle. Il RAG è qui per risolvere questo problema. Il RAG rende le LLM significativamente più utili fornendo loro un contesto di fatto su cui basarsi quando rispondono a interrogazioni.

Con poche righe di codice e una guida rapida a un framework come LlamaIndex, chiunque può costruire un chatbot per comunicare con i tuoi documenti privati o, ancora meglio, può creare un nuovo agente completo in grado di effettuare ricerche su Internet.

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Non sei mai pronto per la produzione se segui solo la guida rapida.

Queste cinque righe di codice non daranno luogo a un bot molto funzionale. Il RAG è semplice da prototipare ma difficile da “mettere in produzione”, ovvero portare al punto in cui i clienti lo trovino soddisfacente. Il RAG potrebbe funzionare a un livello accettabile dopo un breve tutorial. Tuttavia, spesso richiede dei test e una strategia considerevoli per essere ottimizzato per il vero utilizzo in produzione. Le migliori pratiche sono ancora in fase di sviluppo e possono variare a seconda del caso d’uso. Trovare le migliori pratiche è utile, dalle diverse tecniche di indicizzazione agli algoritmi di embedding o al cambio dei modelli LLM.

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In questo articolo, discuterò della qualità dei sistemi RAG. È pensato per i costruttori di RAG che vogliono colmare il divario di prestazioni tra le configurazioni di base e quelle di produzione.

La pipeline RAG ha tre fasi:

• Fase di indicizzazione
• Fase di interrogazione
• Fase di risposta

In questo articolo, il miglioramento è un termine generale e si riferisce a tutto ciò che può essere utilizzato per migliorare la pipeline, di solito si riferisce all’aumento del numero di interrogazioni in cui il sistema: identifica il contesto pertinente e produce una risposta adeguata.

Prenderò per scontato che il lettore sia già familiare con LlamaIndex e una pipeline RAG. In caso contrario, tu…