Обзор архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это архитектура, объединяющая методы поиска информации (retrieval) и генерации текста (generation) для создания более точных и контекстуально релевантных ответов. В отличие от простого использования больших языковых моделей (LLM), RAG сначала извлекает релевантные фрагменты информации из внешних источников, а затем использует их для формирования ответа. Это позволяет LLM опираться на проверенные данные, а не только на свои внутренние знания, что особенно важно для задач, требующих актуальности и точности.
Что такое эмбеддинги и зачем они нужны
Эмбеддинги – это векторные представления текстовых данных, позволяющие численно выразить семантическое значение слов, фраз или целых документов. Близкие по смыслу элементы в векторном пространстве будут располагаться рядом, что позволяет эффективно проводить семантический поиск и сравнение. Эмбеддинги позволяют моделям машинного обучения понимать смысл текста, а не просто оперировать символами.
Эмбеддинги необходимы для:
- Семантического поиска: Нахождения документов, релевантных запросу по смыслу, а не по ключевым словам.
- Кластеризации и классификации текста: Группировки похожих документов.
- Анализа тональности: Определения эмоциональной окраски текста.
- Рекомендательных систем: Подбора контента, соответствующего интересам пользователя.
Интеграция BigQuery и моделей машинного обучения для создания эмбеддингов
BigQuery, облачное хранилище данных и аналитический инструмент от Google, может быть интегрирован с различными моделями машинного обучения для создания и хранения эмбеддингов. Интеграция происходит через UDF (User-Defined Functions), позволяя вызывать модели (например, из Vertex AI) непосредственно из SQL-запросов. Это позволяет автоматизировать процесс создания эмбеддингов для больших объемов текстовых данных, хранящихся в BigQuery.
Генерация эмбеддингов с использованием BigQuery
Выбор модели для генерации эмбеддингов (например, Vertex AI)
Выбор модели зависит от конкретной задачи и требуемого качества эмбеддингов. Для общих задач можно использовать предобученные модели, такие как textembedding-gecko@003 от Vertex AI. Для специализированных задач может потребоваться обучение собственной модели или дообучение существующей на специфических данных.
Пример выбора модели для контекстной рекламы:
- Если работаем с короткими запросами, можно использовать модели, оптимизированные для коротких текстов, например
textembedding-gecko@003 - Если работаем с описанием посадочных страниц или объявлений, то можно рассмотреть более «тяжелые» модели, например, обученные на BERT.
Подготовка данных в BigQuery для создания эмбеддингов
Перед генерацией эмбеддингов необходимо подготовить данные, хранящиеся в BigQuery. Это может включать:
- Удаление дубликатов.
- Очистку от лишних символов (знаки препинания, HTML-теги и т.д.).
- Приведение текста к нижнему регистру (если это необходимо).
- Разделение текста на фрагменты (если необходимо).
Пример SQL-запроса для подготовки данных:
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.prepared_data` AS
SELECT
id,
LOWER(TRIM(text_column)) AS clean_text
FROM
`your_project.your_dataset.raw_data`
WHERE text_column IS NOT NULL;
Создание UDF (User-Defined Function) в BigQuery для генерации эмбеддингов
Для вызова модели машинного обучения из BigQuery необходимо создать UDF. UDF принимает текст в качестве входных данных и возвращает вектор эмбеддинга. Пример UDF, вызывающий модель из Vertex AI:
CREATE OR REPLACE FUNCTION `your_project.your_dataset.generate_embedding`(text STRING) RETURNS ARRAY<FLOAT64> LANGUAGE = "PYTHON", AS '''
import google.cloud.aiplatform as aiplatform
import vertexai
project_id = "your-project-id"
location = "us-central1"
vertexai.init(project=project_id, location=location)
def generate_embedding(text):
model = aiplatform.EmbeddingModel.from_pretrained("textembedding-gecko@003")
embeddings = model.get_embeddings([text])
return embeddings[0].values
return generate_embedding(text)
''';
Сохранение эмбеддингов в BigQuery
После создания UDF можно сгенерировать эмбеддинги для всех текстов в таблице и сохранить их в новую таблицу BigQuery.
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.embeddings_table` AS
SELECT
id,
`your_project.your_dataset.generate_embedding`(clean_text) AS embedding
FROM
`your_project.your_dataset.prepared_data`;
Поиск релевантной информации с использованием эмбеддингов BigQuery
Векторный поиск: принципы и методы (например, косинусное расстояние)
Векторный поиск основан на вычислении сходства между векторами эмбеддингов. Часто используемой метрикой является косинусное расстояние, которое измеряет угол между двумя векторами. Чем меньше угол (ближе к 0), тем больше сходство между текстами.
Косинусное расстояние вычисляется по формуле:
cosine_similarity(A, B) = (A · B) / (||A|| * ||B||)
где:
A · B– скалярное произведение векторов A и B||A||и||B||– нормы (длины) векторов A и B
Использование BigQuery для векторного поиска по эмбеддингам
BigQuery позволяет выполнять векторный поиск с использованием SQL-запросов и математических функций. Для вычисления косинусного расстояния можно использовать следующие функции:
ARRAY_DOT_PRODUCT: вычисляет скалярное произведение двух массивов.SAFE_NORM: вычисляет норму массива.
Пример SQL-запроса для поиска наиболее релевантных документов:
CREATE OR REPLACE FUNCTION `your_project.your_dataset.cosine_similarity`(embedding1 ARRAY<FLOAT64>, embedding2 ARRAY<FLOAT64>) RETURNS FLOAT64 AS (
(SELECT ARRAY_DOT_PRODUCT(embedding1, embedding2) / (SAFE_NORM(embedding1) * SAFE_NORM(embedding2)))
);
SELECT
id,
`your_project.your_dataset.cosine_similarity`(query_embedding, embedding) AS similarity
FROM
`your_project.your_dataset.embeddings_table`,
(SELECT `your_project.your_dataset.generate_embedding`('query text') AS query_embedding)
ORDER BY
similarity DESC
LIMIT 10;
Оптимизация производительности поиска
Для оптимизации производительности поиска по эмбеддингам в BigQuery можно использовать:
- Индексы: Индексы по столбцу с эмбеддингами (если это возможно).
- Partitioning и Clustering: Разделение таблицы на партиции и кластеры на основе каких-либо признаков (например, даты) для уменьшения объема сканируемых данных.
- Приблизительный поиск ближайших соседей (ANN): Использование специализированных библиотек или сервисов для приблизительного поиска ближайших соседей.
Интеграция с LLM для генерации ответов
Передача контекста из BigQuery в LLM
После того, как релевантная информация найдена в BigQuery, ее необходимо передать в LLM для генерации ответа. Это можно сделать путем формирования промпта, включающего найденные фрагменты текста.
Примеры промптов для LLM, использующих контекст из BigQuery
Пример промпта для чат-бота:
Используя следующую информацию, ответь на вопрос: {вопрос}.
Контекст:
{фрагмент текста 1 из BigQuery}
{фрагмент текста 2 из BigQuery}
Промпт должен быть четким и информативным, чтобы LLM могла сгенерировать релевантный ответ. Важно указать LLM, что предоставленный контекст является основой для ответа.
Оценка качества ответов, сгенерированных RAG-архитектурой
Оценка качества ответов является важным шагом для улучшения RAG-архитектуры. Метрики, которые можно использовать:
- Точность: Насколько ответ соответствует действительности и предоставленному контексту.
- Релевантность: Насколько ответ соответствует вопросу.
- Полнота: Насколько полно ответ охватывает тему вопроса.
- Связность: Насколько логично и связно изложен ответ.
Ручная оценка и автоматические метрики (например, ROUGE, BLEU) могут использоваться для оценки качества ответов.
Примеры использования и практические советы
Пример: Чат-бот для базы знаний, использующий BigQuery Embeddings
Чат-бот для базы знаний, использующий BigQuery Embeddings, может быть реализован следующим образом:
- Пользователь задает вопрос.
- Вопрос преобразуется в вектор эмбеддинга.
- В BigQuery выполняется поиск наиболее релевантных фрагментов текста из базы знаний с использованием векторного поиска.
- Найденные фрагменты текста и вопрос передаются в LLM.
- LLM генерирует ответ на вопрос, используя предоставленный контекст.
- Ответ отображается пользователю.
Оптимизация затрат на хранение и вычисление эмбеддингов в BigQuery
Оптимизация затрат важна при работе с большими объемами данных. Можно использовать следующие стратегии:
- Выбор оптимальной модели: Использование более легких моделей для генерации эмбеддингов, если это допустимо с точки зрения качества.
- Сжатие данных: Использование сжатия данных при хранении эмбеддингов.
- Кэширование: Кэширование результатов запросов для повторного использования.
- Оптимизация SQL-запросов: Использование эффективных SQL-запросов для поиска и анализа данных.
Советы по масштабированию RAG-архитектуры с BigQuery
Для масштабирования RAG-архитектуры с BigQuery необходимо учитывать следующие аспекты:
- Горизонтальное масштабирование: Распределение нагрузки между несколькими серверами BigQuery.
- Использование CDN: Использование сети доставки контента (CDN) для кэширования и доставки результатов запросов.
- Оптимизация инфраструктуры: Выбор оптимальной конфигурации BigQuery и других компонентов архитектуры.
- Мониторинг и аналитика: Постоянный мониторинг производительности и анализ данных для выявления узких мест.