Опишите полный цикл запроса в RAG-системе: от пользовательского ввода до ответа модели.

Полный цикл запроса в RAG-системе

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая сочетает поиск информации (retrieval) и генерацию текста (generation). Она позволяет языковой модели отвечать на вопросы, используя внешние источники знаний, что повышает точность и актуальность ответов.

Этапы обработки запроса

1. Ввод пользовательского запроса: Пользователь отправляет текстовый запрос (например, вопрос или инструкцию).
2. Векторизация запроса: Запрос преобразуется в векторное представление (embedding) с помощью модели эмбеддингов (например, text-embedding-ada-002 от OpenAI или BERT). Это необходимо для сравнения с документами в векторной базе данных.
3. Поиск релевантных документов: Вектор запроса сравнивается с векторами документов, хранящихся в векторной базе данных (например, Pinecone, Weaviate, FAISS). Используется метрика косинусного сходства или евклидова расстояния. Возвращаются top-k наиболее релевантных фрагментов.
4. Формирование контекста: Извлеченные документы объединяются в единый контекстный блок. Часто добавляется специальный промпт, который инструктирует модель использовать только предоставленную информацию.
5. Генерация ответа: Контекст вместе с исходным запросом передается в языковую модель (LLM), например GPT-4 или Llama. Модель генерирует ответ, основываясь на контексте, что снижает риск галлюцинаций.
6. Вывод ответа пользователю: Сгенерированный текст возвращается пользователю.

Пример кода (упрощенный)

import openai
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Шаг 1: Векторизация запроса
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
query = "Как работает RAG?"
query_embedding = model.encode(query)

# Шаг 2: Поиск в векторной БД (имитация)
documents = ["RAG объединяет поиск и генерацию.", "LLM использует контекст для ответа."]
doc_embeddings = model.encode(documents)
scores = np.dot(doc_embeddings, query_embedding)
top_indices = np.argsort(scores)[-2:]
context = " ".join([documents[i] for i in top_indices])

# Шаг 3: Генерация ответа
prompt = f"Контекст: {context}\nВопрос: {query}\nОтвет:"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Вывод

RAG эффективен в задачах, где требуется актуальная или специфическая информация, недоступная в обучении модели. Он применяется в чат-ботах поддержки, системах вопрос-ответ по документации и поисковых ассистентах, обеспечивая точность и прозрачность ответов.