Einführung in RAG

Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Retrieval von Informationen mit Textgenerierung, um präzisere und kontextbezogenere KI-Systeme zu schaffen.

Dieser Leitfaden behandelt die drei wesentlichen Komponenten, die erforderlich sind, um ein RAG-System in Produktion zu bringen.

Hauptkomponenten

1. Embeddings

Embeddings sind Repräsentationen Ihrer Dokumente als vector (numerische Vektoren), die semantische Suche ermöglichen. Sie wandeln Text in numerische Vektoren um, die die Bedeutung erfassen.

DEVELOPERpython
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Lade das embedding-Modell
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Erstelle ein embedding
document = "RAG combine récupération et génération"
embedding = model.encode(document)

Warum das wichtig ist : Embeddings ermöglichen semantische Vergleiche zwischen Dokumenten und erlauben dem System, kontextuell relevante Informationen zu finden, selbst wenn die exakten Schlüsselwörter nicht übereinstimmen.

2. Vector-Datenbank

Nachdem die embeddings erstellt wurden, müssen sie in einer für Ähnlichkeitssuche optimierten Vector-Datenbank gespeichert werden.

Beliebte Optionen :

• Pinecone - Managed-Cloud-Lösung
• Weaviate - Open-source, feature-reich
• ChromaDB - Leichtgewichtig, einfach zu starten

Beispiel mit ChromaDB :

DEVELOPERpython
import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("documents")

# Stocker les embeddings
collection.add(
    embeddings=[embedding],
    documents=[document],
    ids=["doc1"]
)

3. Retrieval und Generierung

Die Retrieval-Komponente sucht die relevanten Dokumente, die dann als Kontext an ein Sprachmodell übergeben werden.

DEVELOPERpython
# Suche ähnliche Dokumente
query = "Comment fonctionne RAG ?"
query_embedding = model.encode(query)

results = collection.query(
    query_embeddings=[query_embedding],
    n_results=5
)

# Verwende die Ergebnisse als Kontext für die Generierung
context = "\n".join(results['documents'][0])
prompt = f"Contexte: {context}\n\nQuestion: {query}\n\nRéponse:"

Implementierungsschritte

1. Indexierungsphase : Dokumente in embeddings umwandeln und speichern
2. Retrieval-Phase : Die Benutzeranfrage in ein embedding umwandeln und relevante Dokumente finden
3. Generierungsphase : Den abgerufenen Kontext an das LLM zur Antwortgenerierung übergeben

Performance-Überlegungen

• Auswahl des embedding-Modells : Abwägung zwischen Qualität und Geschwindigkeit
• Größe der Chunks : Die optimale Größe hängt von Ihrem Anwendungsfall ab (typischerweise 256-512 token)
• Anzahl der abgerufenen Dokumente : Mehr Kontext ist nicht immer besser (3-5 ist oft optimal)

Nächste Schritte

• Erkunden Sie Chunking-Strategien für ein besseres Retrieval
• Erlernen Sie Reranking-Techniken
• Implementieren Sie hybride Suche (Kombination aus Keyword-Suche und semantischem Retrieval)