Обработка текстов для эмбеддинг моделей в RAG системах: Опыт внедрения

Обработка текстов для эмбеддинг моделей в RAG системах: Опыт внедрения

В последние годы системы, основанные на Retrieval-Augmented Generation (RAG), становятся все более популярными в области обработки естественного языка. Они объединяют классические поисковые механизмы с эмбеддинг моделями, позволяя значительно улучшить качество генерации текстов. Однако, чтобы достичь оптимальных результатов, необходимо правильно обрабатывать текстовые данные.

Одним из ключевых этапов внедрения RAG систем является интеграция текстовых данных. На практике мы столкнулись с ситуацией, когда, например, для добавления в базу знаний оказался необходим весь архив данных бухгалтерии, который, как выяснилось, был на бумаге. Чтобы решить эту задачу, пришлось организовать процесс сканирования и оцифровки документов, тщательно обрабатывая каждый чанк (chunk) информации. Это позволило создать структурированные и доступные для обработки данные.

Важным аспектом работы с текстами является их хранение. Для этого требуется предусмотреть необходимое хранилище на сервере. Как показывает опыт, объем хранимых данных часто составляет от 1,5 до 2 раз больше, чем объем исходных текстовых данных. Это связано с необходимостью хранения метаданных, логов (logs) и других вспомогательных файлов, которые позволяют отслеживать работу системы.

Некоторые частые ошибки при внедрении RAG систем включают:

1. Подсчет объема данных не включает метаданные и вспомогательные файлы.
2. Неграмотная обработка текстов перед эмбеддингом приводит к потере значимой информации.
3. Неоптимальное хранение данных создает задержки при запросах от юзеров (user).
4. Игнорирование особенностей конкретного домена может снизить качество результатов.

Для достижения максимально эффективного результата в обработке текстов для RAG систем можно выделить несколько ключевых пунктов:

1. Провести полную инвентаризацию текстовых данных и учесть все форматы.
2. Создать четкую структуру для хранения и обработки метаданных.
3. Использовать современные инструменты для оцифровки и обработки текстов.
4. Тщательно тестировать все куски (chunks) данных перед их использованием в эмбеддинг моделях.
5. Регулярно анализировать логи (logs) и результаты, чтобы выявлять и исправлять ошибки.
6. Обучить команду, работающую с системой, основным аспектам и особенностям обработки данных.

В следующих статьях мы рассмотрим более подробные подходы к интеграции RAG систем с помощью API (апи) и управления данными. Также осветим практические примеры из различных областей, чтобы поделиться полезным опытом и рекомендациями.