Методы реализации RAG систем

Автор: Артур Хайруллин | Дата публикации: 2025-08-14

Методы реализации RAG систем

Процесс Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой довольно сложную систему, состоящую из множества компонентов. Вопрос о том, как определить существующие методы RAG и их оптимальные комбинации для выявления лучших практик, в настоящий момент остается наиболее актуальным. В этом разделе познакомимся с методами реализации подходами и практиками в области построения RAG систем, которые реализуют систематический подход к решению этой проблемы.

Типовые задачи процессов RAG систем:

Классификация запросов
Деление на фрагменты
Векторизация данных
Поиск
Переранжирование
Обобщение данных
Генерация ответа

Каждый из этих этапов играет важную роль в обеспечении точности и эффективности системы. Например, классификация запросов помогает определить, нужно ли вообще выполнять поиск, что может значительно сократить время обработки. Переранжирование и переупаковка документов улучшают релевантность результатов, а обобщение помогает устранить избыточность и улучшить качество ответов.

На мой взгляд, ключевая сложность RAG заключается в том, что каждый этап требует тщательной настройки и выбора оптимальных методов. Например:

Как выбрать размер фрагментов для поиска?
Какую эмбеддинг модель использовать?

Эти вопросы требуют не только теоретического анализа, но и практических экспериментов.

Попробуем рассмотреть все этапы разработки, участвующие в структуре обработке данных RAG систем.

Типовая карта разработки RAG систем

Как видно из визуализации необходимых шагов разработки, задачи делятся на три уровня:

Уровень подготовки, обработки и классификации запроса
Уровень подготовки, разделения, векторизации и хранения документов
Уровень переранжирования, генерации и обобщения ответа

Схематично все этапы можно представить в виде схемы:

Схема стандартного RAG пайплайна

Рассмотрим все этапы поочередно.

Классификация запросов

Классификация запросов — это первый шаг, который позволяет определить, нужен ли поиск вообще. Не все запросы требуют дополнительного поиска, особенно если LLM (Large Language Model) модель уже обладает достаточными знаниями. Например, если запрос основан исключительно на информации, предоставленной пользователем, поиск может быть излишним.

Определяем тип запроса:

Фактический поиск (например, "Сколько стоит построить дом?")
Мнение или оценка ("Что лучше: кирпич или каркас?")
Рассуждение или синтез информации ("Где лучше выбирать землю для строительства")
Личный или неформальный запрос ("Как ты думаешь, лучше построить дом или жить в квартире?")

Выбираем стратегию поиска:

Если запрос требует фактической информации, задействуется поиск в базе знаний или векторный поиск.
Если запрос сложный, комбинируется несколько источников информации.
Если ответ можно дать без поиска, LLM модель отвечает напрямую.

Производим фильтрацию и модерацию:

Проверка на запрещённый контент, токсичность, конфиденциальные данные.
Обнаружение нерелевантных или потенциально вредных запросов.

Методы классификации запросов:

Лингвистический анализ (разбор структуры предложения, ключевых слов)
ML-модели классификации (обученные на размеченных данных, например, BERT или GPT)
Правила и эвристики (например, наличие вопросительных слов или ключевых фраз)

Пример классификации запросов с использованием библиотеки transformers и модели BERT:

python

import torch

from transformers import pipeline

# Загружаем предобученную модель для классификации

classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")

# Возможные классы запросов

labels = ["фактический поиск", "мнение", "рассуждение", "личный вопрос", "неопределённый"]

# Функция классификации запроса

def classify_query(query):

result = classifier(query, candidate_labels=labels)

return result["labels"][0], result["scores"][0]

# Примеры запросов

queries = [

"Сколько стоит построить дом?",

"Как ты думаешь, погрузчик лучше, чем экскаватор?",

"Объясни принципы работы ДВС.",

"Стоит ли мне переехать в другой город?",

"Просто хочу поговорить."

]

# Классифицируем запросы

for query in queries:

label, score = classify_query(query)

print(f"Запрос: {query}\nКлассификация: {label} (уверенность: {score:.2f})\n")

Результат выполнения:

text

Запрос: Сколько стоит построить дом?

Классификация: фактический поиск (уверенность: 0.24)

Запрос: Как ты думаешь, погрузчик лучше, чем экскаватор?

Классификация: личный вопрос (уверенность: 0.28)

Запрос: Объясни принципы работы ДВС.

Классификация: рассуждение (уверенность: 0.34)

Запрос: Стоит ли мне переехать в другой город?

Классификация: мнение (уверенность: 0.30)

Запрос: Просто хочу поговорить.

Классификация: рассуждение (уверенность: 0.26)

На мой взгляд, автоматизация этого процесса с помощью классификатора — это лучшее решение. Однако важно учитывать, что классификатор должен быть обучен на разнообразных данных, чтобы избежать ошибок в реальных сценариях.

Разделение на части

Разделение документов на фрагменты — это критически важный этап, который влияет на точность поиска. В основе лежит три уровня фрагментации:

На уровне токенов
Семантическая фрагментация
Фрагментация на уровне предложений

На мой взгляд, фрагментация на уровне предложений является наиболее сбалансированным подходом, так как она сохраняет семантику текста, оставаясь при этом достаточно простой для реализации.

В RAG разделение документов на фрагменты (chunking) — один из ключевых этапов, который влияет на эффективность поиска и генерации ответов. В этом процессе определяется, какие части текста будут использоваться для векторного представления и поиска в дальнейшем.

Зачем делить?

Чтобы оптимизировать поиск, поскольку векторные поисковые системы (FAISS, Chroma, Weaviate) работают эффективнее с короткими фрагментами.
Чтобы снизить поисковый шум, поскольку при индексации слишком больших кусков текста, поиск может выдавать нерелевантные результаты.
Чтобы обеспечить контекстную релевантность, поскольку разбиение помогает извлекать только нужную информацию и не перегружать LLM лишними данными.

Как делить?

Кусками фиксированными по размеру (Fixed-length chunking)
Разделение текста на куски фиксированной длины, например, по 512 или 1024 токена.
Плюсы:
✔ Простая реализация.
✔ Хорошо работает с длинными документами.
Минусы:
✖ Может разделять связанный контекст.
✖ Потеря смысла при разрыве на границе.
Семантическими кусками (Semantic chunking)
Использует модели NLP (например, BERT) для разбиения по смысловым блокам (абзацы, заголовки, смысловые единицы).
Плюсы:
✔ Сохраняет логическую целостность.
✔ Улучшает точность поиска.
Минусы:
✖ Более сложная реализация.
✖ Может приводить к неравномерным размерам фрагментов.
По структурным элементам (Structural chunking)
Использует разбиение по логическим единицам документа (заголовки, списки, таблицы).
Плюсы:
✔ Хорошо подходит для технических документов, статей и справочников.
✔ Сохраняет контекст.
Минусы:
✖ Требует предварительной обработки документов.
✖ Не всегда применимо к неструктурированным данным.

Пример фиксированного разделения по 512 токенов:

python

from transformers import AutoTokenizer

# Загружаем токенизатор (используем BERT)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

def chunk_text(text, max_tokens=512):

tokens = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)

chunks = [tokens[i:i+max_tokens] for i in range(0, len(tokens), max_tokens)]

return [tokenizer.decode(chunk) for chunk in chunks]

# Тестовый текст

text = "Иску́сственный интелле́кт (англ. artificial intelligence; AI) в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей[1]. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом. Некоторые из наиболее известных приложений искусственного интеллекта включают в себя передовые поисковые системы (например, Google Search, Bing, Яндекс); рекомендательные системы (используемые на YouTube, Amazon и Netflix); взаимодействие посредством человеческой речи (например, Google Assistant, Siri, Alexa, Алиса); автономные транспортные средства (например, Waymo); генеративные и творческие инструменты (например, ChatGPT, Apple Intelligence и искусство искусственного интеллекта); а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх (например, шахматы и го). Однако многие приложения искусственного интеллекта не воспринимаются как искусственный интеллект: «Многие передовые разработки искусственного интеллекта проникли в общие приложения, часто не называясь искусственным интеллектом, потому что как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространённым, его больше не называют искусственным интеллектом»[2][3]. Алан Тьюринг был первым человеком, который провёл масштабные исследования в области, которую он назвал машинным интеллектом[4]. Искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году[5] теми, кого сейчас считают отцами-основателями искусственного интеллекта: Джоном Маккарти, Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером[англ.] и Клодом Шенноном[6][7]. Эта область пережила несколько циклов оптимизма[8], за которыми последовали периоды разочарования и потери финансирования, известные как зима искусственного интеллекта[9]. Финансирование и интерес значительно возросли после 2012 года, когда глубокое обучение превзошло все предыдущие методы искусственного интеллекта[10], а также после 2017 года с появлением архитектуры Transformer[11]. Это привело к буму искусственного интеллекта в начале 2020-х годов, когда компании, университеты и лаборатории, в подавляющем большинстве базирующиеся в Соединённых Штатах, стали пионерами значительных достижений в области искусственного интеллекта[12]. Растущее использование искусственного интеллекта в XXI веке влияет на общественный и экономический сдвиг в сторону большей автоматизации, принятия решений на основе данных и интеграции систем искусственного интеллекта в различные секторы экономики и сферы жизни, влияя на рынки труда, здравоохранение, государственное управление, промышленность, образование, пропаганду и дезинформацию. Это поднимает вопросы о долгосрочных эффектах, этических последствиях и рисках искусственного интеллекта, побуждая к обсуждениям о политике регулирования, направленной на обеспечение безопасности и преимуществ этой технологии. Различные направления исследований искусственного интеллекта сосредоточены вокруг определённых целей и использования определённых инструментов. Традиционные цели исследований искусственного интеллекта включают рассуждение, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие и поддержку робототехники[13]. Общий интеллект, или же сильный, — способность выполнять любую задачу, которую может выполнить человек, по крайней мере на равном уровне — входит в число долгосрочных целей данной области[14]. Для достижения этих целей исследователи искусственного интеллекта адаптировали и интегрировали широкий спектр методов, включая поиск и математическую оптимизацию, формальную логику, искусственные нейронные сети, а также методы, основанные на статистике, исследовании операций и экономике[13]. Искусственный интеллект также опирается на психологию, лингвистику, философию, нейронауку и другие области[15]."

# Разбиваем на куски по 512 токенов

chunks = chunk_text(text)

for i, chunk in enumerate(chunks):

print(f"Фрагмент {i+1}:\n{chunk}\n")

Результат выполнения:

text

Фрагмент 1:

искусственный интеллект ( англ. artificial intelligence ; ai ) в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемыи машинами, в частности компьютерными системами. это область исследовании в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения деиствии, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целеи [ 1 ]. такие машины можно назвать искусственным интеллектом. некоторые из наиболее известных приложении искусственного интеллекта включают в себя пере

Фрагмент 2:

##довые поисковые системы ( например, google search, bing, яндекс ) ; рекомендательные системы ( используемые на youtube, amazon и netflix ) ; взаимодействие посредством человеческой речи ( например, google assistant, siri, alexa, Алиса ) ; автономные транспортные средства ( например, waymo ) ; генеративные и творческие инструменты ( например, chatgpt, apple intelligence и искусство искусственного интеллекта ) ; а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх ( например, шахматы и го ). однако многие приложения искусственного интеллекта не воспринимаются как искусственный интеллект: « многие передовые разработки искусственного интеллекта проникли в общие приложен

Фрагмент 3:

##ия, часто не называясь искусственным интеллектом, потому что как только что - то становится достаточно полезным и достаточно распространенным, его больше не называют искусственным интеллектом » [ 2 ] [ 3 ]. алан тьюринг был первым человеком, который провел масштабные исследования в области, которую он назвал машинным интеллектом [ 4 ]. искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году [ 5 ] теми, кого сеичас считают отцами - основателями искусственного интеллекта : джоном маккарти, марвином мински, натаниэлем рочестером [ англ. ] и клодом шенноном [ 6 ] [ 7 ]. эта область пережила несколько цикл

Пример семантического разделения с использованием spaCy для разбиения текста на смысловые блоки:

python

import spacy

# Загружаем модель NLP

nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")

def semantic_chunking(text, max_sentences=3):

doc = nlp(text)

sentences = [sent.text for sent in doc.sents]

# Группируем предложения по max_sentences

chunks = []

for i in range(0, len(sentences), max_sentences):

chunk = " ".join(sentences[i:i+max_sentences])

chunks.append(chunk)

return chunks

# Пример текста

# Разделяем на семантические фрагменты

chunks = semantic_chunking(text)

# Вывод результатов

for i, chunk in enumerate(chunks):

print(f"🔹 Фрагмент {i+1}:\n{chunk}\n")

Результат выполнения:

text

Фрагмент 1:

Иску́сственный интелле́кт (англ. artificial intelligence; AI) в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей[1]. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом.

Фрагмент 2:

Некоторые из наиболее известных приложений искусственного интеллекта включают в себя передовые поисковые системы (например, Google Search, Bing, Яндекс); рекомендательные системы (используемые на YouTube, Amazon и Netflix); взаимодействие посредством человеческой речи (например, Google Assistant, Siri, Alexa, Алиса); автономные транспортные средства (например, Waymo); генеративные и творческие инструменты (например, ChatGPT, Apple Intelligence и искусство искусственного интеллекта); а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх (например, шахматы и го). Однако многие приложения искусственного интеллекта не воспринимаются как искусственный интеллект: «Многие передовые разработки искусственного интеллекта проникли в общие приложения, часто не называясь искусственным интеллектом, потому что как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространённым, его больше не называют искусственным интеллектом»[2][3]. Алан Тьюринг был первым человеком, который провёл масштабные исследования в области, которую он назвал машинным интеллектом[4].

Фрагмент 3:

Искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году[5] теми, кого сейчас считают отцами-основателями искусственного интеллекта: Джоном Маккарти, Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером[англ.] и Клодом Шенноном[6][7]. Эта область пережила несколько циклов оптимизма[8], за которыми последовали периоды разочарования и потери финансирования, известные как зима искусственного интеллекта[9]. Финансирование и интерес значительно возросли после 2012 года, когда глубокое обучение превзошло все предыдущие методы искусственного интеллекта[10], а также после 2017 года с появлением архитектуры Transformer[11].

Разделение на фрагменты критически влияет на качество поиска и генерации. Выбор стратегии зависит от типа документов и задач системы:

Фиксированные размеры — подходят для больших текстов.
Семантическое разбиение — даёт более осмысленные куски.
Структурное разбиение — полезно для технических данных.

Лучший подход — комбинировать методы в зависимости от контекста!

Выбираем эмбеддинг модель

Embedding модель выполняет основную функцию в поиске релевантных документов. Опыт показывает, что важно сочетать высокую производительность с небольшим размером модели. Важно также отметить, что выбор модели может зависеть от конкретной задачи и доступных ресурсов.

Как это работает?

Модель преобразует текст в многомерное векторное представление. Эти векторы затем используются для поиска похожих фрагментов в базе данных.

При выборе модели важно определить:

Язык и специфику текстовых данных (домен)

Если система работает на английском → OpenAI ada-002, BGE, SBERT
Для русского → DeepPavlov/RuBERT, sbert_large_nlu_ru
Для кодовых или медицинских данных → CodeBERT, BioBERT

Оптимальный размер векторов и скорость

Короткие вектора (384–512) быстрее, но менее точны.
Длинные вектора (1024+) дают точный поиск, но требуют больше памяти.

Способность к извлечению смысловых связей

Косинусное сходство лучше работает с SBERT, BGE
Для длинных текстов лучше подходят E5 или Cohere

Совместимость с базами данных

Если используется FAISS/Chroma → SBERT, BGE, ada-002
Если используется Milvus/Weaviate → OpenAI, Cohere

Сравнительная таблица моделей векторного представления

Пример векторизации данных:

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Загружаем модель

model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

# Примеры фрагментов текста

texts = [

"RAG использует внешнюю базу знаний для генерации ответов.",

"Модели встраивания помогают искать релевантную информацию.",

"Глубокие нейронные сети улучшают обработку естественного языка."

]

# Встраиваем текст в вектора

embeddings = model.encode(texts)

# Выводим размер вектора

print(f"Размер вектора: {len(embeddings[0])}")

print(f"Пример вектора: {embeddings[0][:5]}") # Выведем первые 5 значений

Результат выполнения:

text

Размер вектора: 384

Пример вектора: [-0.00326376 0.07672146 0.01198601 -0.01142005 -0.04499646]

Выбираем векторную базу данных

Поскольку векторная база данных отвечает за хранение и быстрый поиск релевантных фрагментов информации. Выбор подходящей базы данных влияет на скорость работы, точность поиска и масштабируемость системы.

За что отвечает векторная база данных?

Хранение текстовых фрагментов в виде многомерных векторов.
Поиск наиболее похожих векторов по запросу.
Использование индексов для быстрого поиска (ANN — Approximate Nearest Neighbors).

Я постарался выделить основные критерии при выборе:

Размер данных и масштабируемость

Небольшой объем данных → FAISS, Chroma
Если нужен масштабируемый поиск → Weaviate, Milvus, Qdrant

Скорость поиска

Если важна быстрая обработка → FAISS, ScaNN (Google)
Если важен онлайн-доступ и REST API → Weaviate, Pinecone

Поддержка гибридного поиска (векторный + классический full-text)

Weaviate, Qdrant, Vespa позволяют комбинировать векторный и текстовый поиск.

Простота интеграции

FAISS, Chroma — легко использовать в Python.
Pinecone, Weaviate, Qdrant — удобны для облачных решений.

Сравнительная таблица векторных баз данных

Пример поиска схожих векторов:

python

import faiss

import numpy as np

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Загружаем модель встраивания

model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# Исходные текстовые фрагменты

texts = [

"Как работает RAG?",

"Векторные базы данных хранят embeddings.",

"Машинное обучение улучшает поиск информации.",

"Глубокие нейросети используются в NLP."

]

# Преобразуем текст в векторы

embeddings = model.encode(texts)

dimension = embeddings.shape[1] # Определяем размерность векторов

# Создаём индекс FAISS

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

index.add(np.array(embeddings)) # Добавляем векторы в базу

# Запрос (тоже преобразуем в вектор)

query = "Как работают векторные базы?"

query_embedding = model.encode([query])

# Ищем 2 ближайших вектора

D, I = index.search(np.array(query_embedding), k=2)

# Выводим результаты

print("Найденные фрагменты:")

for idx in I[0]:

print(f"- {texts[idx]}")

Результат выполнения:

text

Найденные фрагменты:

- Как работает RAG?

- Машинное обучение улучшает поиск информации.

Организуем Поиск и переранжирование

Методы поиска, такие как генерация запросов, значительно улучшают релевантность результатов. Однако хочу отметить, что эти методы могут быть ресурсоемкими, что важно учитывать в реальных приложениях.

Поиск (Retrieval)

На этом этапе система выполняет векторный поиск или гибридный поиск (комбинация векторного и классического текстового поиска).

Методы поиска:

Векторный поиск (ANN – Approximate Nearest Neighbors)
Сравнение эмбеддингов запроса и базы (FAISS, Weaviate, Pinecone).
Классический поиск (BM25)
Поиск по ключевым словам (Elasticsearch, Weaviate, Qdrant).
Гибридный поиск (BM25 + ANN)
Объединение двух методов для повышения точности.

Переранжирование (Re-ranking)

После поиска полученные документы ранжируются по релевантности. Простые методы (BM25) могут возвращать нерелевантные результаты, поэтому используется доранжировка (re-ranking) с помощью нейросетей.

Модели ранжирования:

Cross-Encoder (SBERT) – дообученная модель для определения наиболее релевантных фрагментов.
Cohere Rerank – облачная модель для улучшения поиска.
OpenAI reranking (GPT) – доранжировка с помощью GPT.

Сравнение подходов к поиску и ранжированию

Пример поиска и переранжирования:

python

import faiss

import numpy as np

from sentence_transformers import SentenceTransformer, CrossEncoder

# Загружаем модели

retrieval_model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2") # Для поиска

reranker = CrossEncoder("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2") # Для переранжирования

# Исходные текстовые фрагменты

documents = [

"LLM могут генерировать ответы на основе найденных данных.",

"Поиск информации возможен через BM25 и векторный поиск.",

"Глубокие нейросети помогают анализировать текст.",

"RAG использует векторные базы данных для поиска."

]

# Преобразуем документы в эмбеддинги

doc_embeddings = retrieval_model.encode(documents)

dimension = doc_embeddings.shape[1]

# Создаём FAISS индекс

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

index.add(np.array(doc_embeddings))

# Запрос пользователя

query = "Как работает поиск в RAG?"

query_embedding = retrieval_model.encode([query])

# Поиск 3 ближайших фрагментов

D, I = index.search(np.array(query_embedding), k=3)

retrieved_docs = [documents[idx] for idx in I[0]]

# Переранжировка найденных документов

scores = reranker.predict([(query, doc) for doc in retrieved_docs])

ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, retrieved_docs), reverse=True)]

# Вывод результатов

print("Найденные документы (после переранжировки):")

for doc in ranked_docs:

print(f"- {doc}")

Пример выполнения:

text

Найденные документы (после переранжировки):

- RAG использует векторные базы данных для поиска.

- Поиск информации возможен через BM25 и векторный поиск.

- Глубокие нейросети помогают анализировать текст.

Реализуем резюмирование и генерацию ответа

Резюмирование извлеченных документов — это этап, который помогает устранить избыточность и улучшить качество ответов. Рекомендуется сочетать экстрактивные и генеративные подходы, такой подход обеспечивает высокую точность и эффективность.

После того, как система извлекла фрагменты из нашей базы знаний и провела их ранжирование, следует обработка текста для выделения ключевых идей:

В процессе обработки данных происходит удаление несущественных деталей: Например, могут быть убраны лишние слова или избыточная информация, не влияющая на ответ.
Также может быть выполнено преобразование текста, что может включать переформулировку или упрощение фрагментов, чтобы сделать информацию более доступной для восприятия.

Подготовка контекста для генерации:

После извлечения релевантных документов и фрагментов, эти данные формируют контекст, который используется для генерации ответа.

Контекст включает как информацию из извлеченных документов, так и сам запрос пользователя. Важно, чтобы система правильно сопоставила запрос с нужными фрагментами из документов.

В некоторых случаях этот контекст дополнительно структурируется или очищается, чтобы исключить лишние или неподобающие данные, которые могут мешать генерации.

Генеративные модели создается ответ на основе обработанных фрагментов.

Генеративная модель может взять информацию из множества фрагментов и «сжать» её в лаконичный и точный ответ. Лучше всего для таких задач подходят те модели, которые способны связно генерировать текст на основе предоставленного контекста. Также модели могут использовать механизмы внимания (attention) для «запоминания» ключевых частей контекста, необходимого для корректного ответа.

Последним частью обобщения является согласование. Важно, чтобы все данные в ответе были логично скомбинированы и не противоречили друг другу. Реализация должна отвечать принципам:

Референтности: когда модели должны следить, чтобы ссылки на факты были точными.
Согласованности: когда ответ должен быть логично выстроен, чтобы не происходило резких скачков мыслей.

Модели для резюмирования в RAG-системах:

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
Модель, которая обучена на множестве текстовых задач и может выполнять задачи генерации текста, включая резюмирование.
Хорошо подходит для генерации резюме текста и формирования сжато сформулированного ответа.
BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)
Модель для сжимающего и абстрактного резюмирования. Работает как энкодер-декодер, извлекая информацию из текста и генерируя логичный, сжато изложенный ответ.

Преимущество следует отдавать моделям, способным генерировать ответы с использованием предоставленного контекста. Например GPT. Они могут не только осуществлять резюмирование, но и выполнять сложные генеративные задачи, включая диалоговые интерфейсы.

Пример простой суммаризации:

python

from transformers import pipeline

# Загружаем модель для резюмирования (BART)

summarizer = pipeline("summarization", model="sberbank-ai/rugpt3small_sum")

# Пример текста

text = """

В Retrieval-Augmented Generation (RAG) используется две ключевые технологии: извлечение информации и генерация ответа.

Система сначала находит релевантные фрагменты из базы данных, а затем генерирует на основе этих фрагментов связанный ответ.

Процесс резюмирования помогает сделать ответы более лаконичными, снижая объем ненужной информации и представляя только основные факты.

"""

# Генерация резюме

summary = summarizer(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)

# Вывод резюме

print("Обобщенный текст:", summary[0]['summary_text'])

Результат выполнения:

text

Обобщенный текст: В Retrieval-Augmented Generation (RAG) используется извлечение информации и генерация ответа. Резюмирование помогает снизить объем информации и представить только основные факты.

При выборе стратегий резюмирования в RAG-системах следует опираться на их особенности:

Сжимающее резюмирование (Extractive Summarization)
Система выбирает существенные фрагменты из исходного текста, не изменяя их, и объединяет их для формирования ответа. Такой подход проще, но ограничивает гибкость.
Абстрактное резюмирование (Abstractive Summarization)
Модель переформулирует исходные данные своими словами, что дает больше гибкости и возможность создавать более связные и логичные ответы. Это сложнее, но результат часто более точен и полезен.

Выбор стратегий построения RAG систем лежит между:

Максимальной производительностью: включает все модули для достижения максимальной точности.
Сбалансированной эффективностью: оптимизирует производительность и эффективность, исключая некоторые ресурсоемкие методы.

На мой взгляд, выбор стратегии зависит от конкретных требований проекта. Например, если важна скорость обработки, можно пожертвовать некоторой точностью ради эффективности. Однако в задачах, где точность критически важна, лучше использовать все модули.

В этом разделе я обратил внимание на несколько важных идей:

Важность построения модульной конструкции: Оптимизация каждого компонента по отдельности позволяет создавать гибкие и легко настраиваемые системы. Это особенно важно в сложных проектах, где требования могут меняться со временем.
Систематический подход к практической реализации: приведённый опыт демонстрирует, как тщательное тестирование на общепризнанных наборах данных может обеспечить надежность результатов. Данные примеры реализации могут пригодиться при выборе и анализе реализации этапов RAG.
Существующие практические ограничения: Несмотря на все преимущества RAG, существуют проблемы, такие как обобщение на частные данные, производительность в реальном времени и интеграция многомодальных данных. Эти вопросы требуют дополнительного изучения при построении подобных систем.

На мой взгляд, предложенные методы и стратегии могут значительно улучшить качество и эффективность систем RAG. Однако важно помнить, что каждая задача уникальна, и успешное внедрение RAG требует не только следования лучшим практикам, но и адаптации к конкретным условиям.

В следующей статье мы подробно расскажем как о методах реализации RAG систем

Что дальше?

Протестируй прямо сейчас

Добавьте файлы и протестируйте RAG прямо сейчас!