Подготовка данных для языковых моделей в RAG системах: Опыт внедрения

Подготовка данных для языковых моделей в RAG системах: Опыт внедрения

В последние годы системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) становятся все более популярными среди компаний, стремящихся оптимизировать свои процессы обработки и генерации текстов. Однако для успешного внедрения таких систем крайне важно правильно подготовить данные. В этом контексте я поделюсь своим опытом, который включает в себя интеграцию и эксплуатацию RAG решений.

Первым шагом к качественной подготовке данных является сбор и структурирование информации. Например, в одном из наших проектов нам потребовалось интегрировать архив бухгалтерских данных, который оказался на бумажных носителях. Это создало дополнительные сложности, поскольку для цифровизации таких данных нам пришлось использовать OCR технологии, что увеличило время на подготовку. Однако результат оправдал затраты — мы смогли обогатить нашу базу знаний, что значительно повысило качество генерации текстов.

Следующий шаг — это создание подходящего хранилища для данных. Как показывает опыт, объем хранилища должен быть в 1,5-2 раза больше, чем объем текстовых данных, чтобы учитывать дополнительные метаданные и логи. Это критически важно для обеспечения эффективного доступа как фронт-части системы, так и бэк-энда.

Важным аспектом является использование качественных эмеддингов (embeddings), которые помогают языковой модели лучше понимать контекст данных. Мы столкнулись с проблемами, когда использовали недостаточно качественные эмеддинги, что приводило к искажению смыслов и, как следствие, низкому качеству выходного текста.

Вот несколько частых ошибок, которые я наблюдал в процессе работы с RAG системами:

1. Неполнота данных: игнорирование неструктурированных источников информации.
2. Неправильный выбор хранилища: недостаточная ёмкость или низкая скорость доступа.
3. Ошибки в формировании запросов к API, что затрудняет извлечение данных.
4. Пропуск этапа нормализации данных, что приводит к несогласованности информации.
5. Неверное использование эмеддингов, что негативно влияет на восприимчивость модели.

Подводя итог, можно выделить несколько ключевых моментов для успешной подготовки данных в RAG системах:

1. Целостный сбор данных из разных источников.
2. Создание масштабируемого и надежного хранилища.
3. Использование качественных эмеддингов для улучшения контекстного понимания.
4. Тщательная нормализация данных перед их вводом в систему.
5. Постоянный мониторинг и аудит логов на предмет ошибок и неэффективности.

В следующих статьях мы рассмотрим, как оптимизировать процессы интеграции и какие инструменты могут помочь в автоматизации подготовки данных для RAG систем.