Подготовка данных для моделей машинного обучения в RAG системах: Опыт внедрения

Подготовка данных для моделей машинного обучения в RAG системах: Опыт внедрения

Подготовка данных для систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это ключевой этап, который во многом определяет успех всего проекта. В своём опыте разработки интеграции и эксплуатации таких систем я столкнулся с множеством вызовов, которые требуют тщательной проработки каждого аспекта подготовки данных.

Одним из ярких примеров является случай с архивом данных бухгалтерии, который хранился исключительно в бумажном виде. При попытке интеграции этих данных в систему RAG мы поняли, что необходимо создать целый процесс оцифровки и структурирования информации. Это потребовало не только значительных временных затрат, но и использования технологий для обработки текстов, таких как оптическое распознавание символов (OCR).

Для хранения данных требуется предусмотреть необходимое хранилище на сервере. Как показывает опыт, рекомендуемый объем хранилища составляет x1,5 - 2 от объёма текстовых данных. Это связано с тем, что данные должны быть оптимизированы и подготовлены для быстрого доступа и обработки. Важно учитывать, что хранение данных – это не просто создание базы, но и поддержание её актуальности и доступности для различных юзеров системы.

При подготовке данных также важно организовать их в удобные чанк-структуры, чтобы различные модели могли легко извлекать нужную информацию. Использование эмеддингов позволяет нам преобразовать текстовые данные в числовые векторы, что значительно упрощает задачу их обработки.

Тем не менее, на практике я наблюдал несколько частых ошибок, которые могут существенно повлиять на конечный результат:

1. Отсутствие стандартизации данных: Неправильные форматы и разнородность данных усложняют их анализ.

2. Игнорирование метаданных: Наличие контекста и дополнительной информации о данных может значительно улучшить качество модели.

3. Недостаточная чистка данных: Пропуски, дубликаты и шумовые данные могут исказить результаты.

4. Неправильная организация хранения: Без правильной архитектуры хранения данные могут быть недоступны или потеряны.

5. Неоптимизированные API: Использование медленных или плохо спроектированных API для доступа к данным может замедлить работу всей системы.

6. Неучёт пользовательского опыта (UX): Важно, чтобы конечные пользователи могли легко взаимодействовать с системой, иначе она не будет использоваться.

В заключение, создание эффективных RAG систем требует внимательной подготовки данных, понимания архитектуры и интерфейсов (фронт и бэк) и хорошо продуманного подхода к интеграции технологий. В следующих статьях мы рассмотрим практические шаги по автоматизации процесса подготовки данных и лучшие инструменты для обеспечения качества данных в рамках RAG систем.