Обработка текстов для платформ для RAG в RAG системах: Опыт внедрения

Обработка текстов для платформ для RAG в RAG системах: Опыт внедрения

В последние годы системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) становятся все более популярными для обработки текстов, и их внедрение в бизнес-процессы позволяет значительно улучшить эффективность работы с данными. Однако, как показывает наш опыт, успешная интеграция требует тщательной проработки множества аспектов.

Одним из ключевых этапов внедрения является обработка текстов и формирование базы знаний. В одном из наших недавних проектов нам пришлось столкнуться с ситуацией, когда необходимо было добавить в базу знаний весь архив данных бухгалтерии, который оказался на бумажных носителях. Этот опыт подчеркивает важность не только цифровизации данных, но и их качественной обработки. Важно помнить, что для хранения данных потребуется предусмотреть необходимое хранилище на сервере. Как показывает опыт, объем бэка должен составлять примерно в полтора-два раза больше объема текстовых данных.

Одной из частых ошибок на этапе интеграции является недостаточная проработка структуры данных. Необходимо заранее определить форматы и чанк-структуры, чтобы оптимизировать хранение и последующую обработку информации. Например, неявная связь между юзерами и их данными может привести к серьезным проблемам при извлечении информации через API. Также важно правильно настроить логи для отслеживания ошибок, чтобы минимизировать время простоя.

При разработке модели RAG необходимо учитывать, что она будет использовать эмеддинги для преобразования текстов в векторы, поэтому важно выбрать подходящие алгоритмы и инструменты. Мы использовали библиотеку FastText, которая оказалась эффективной в нашем случае.

Частые ошибки при обработке текстов:

1. Недостаточная цифровизация данных.
2. Неправильное определение структуры хранения.
3. Игнорирование важности логов для аналитики.
4. Нехватка тестирования на различных уровнях (фронт и бэк).
5. Игнорирование обновления и поддержки базы данных.

В заключение, для успешного внедрения RAG систем необходимо: - Подготовить данные к цифровизации. - Определить четкую структуру хранения информации. - Настроить мониторинг и логи. - Подобрать и протестировать алгоритмы эмеддингов. - Обеспечить поддержку и обновления базы знаний.

В следующих статьях мы рассмотрим, как оптимизировать процесс интеграции RAG систем и поделимся примерами успешных кейсов. Также затронем вопросы безопасности данных и лучших практик по работе с API.