Kernekomponenter i et RAG-system

Lad os gennemgå delene i et RAG-system. Tænk på RAG som en intelligent bibliotekar for din LLM, der henter de rigtige fakta fra din egen vidensbase.

Det begynder med dokumentindlæsning: Du henter din viden fra en hvilken som helst kilde – PDF-filer, websider, databaser eller almindelig tekst – så LLM'en kan bruge den.

Dokumentindlæsning minder om at scanne dine bøger og noter, så AI'en kan læse dem. Kilderne kan både være PDF-filer, websider og strukturerede databaser.

Indlæste dokumenter er normalt for store, så du opdeler dem i stykker. Mindre dele passer ind i LLM'ens begrænsede kontekstvindue og er hurtigere at søge i.

Hvert stykke bliver til en embedding – et numerisk fingeraftryk af dets betydning. Ens betydninger får ens fingeraftryk, så maskiner kan sammenligne idéer og ikke kun nøgleord.

Disse embeddings ligger i et vektorlager: en database, der er optimeret til hurtigt at gemme og søge i vektorer med mange dimensioner og finde de mest lignende stykker til enhver forespørgsel.

Når et spørgsmål kommer ind, går hentningen i gang: Forespørgslen konverteres til en embedding, den sammenlignes med vektorlagret, og de stykker, der ligner den mest i betydning, hentes.

Det næste trin er udvidelse: De hentede stykker føjes til brugerens spørgsmål, så LLM'en får et faktabaseret hjælpeark, der er hentet direkte fra dine data.

Til sidst kommer genereringen: LLM'en læser forespørgslen sammen med den hentede kontekst og skriver et faktabaseret svar med forankring i kilderne – hvilket reducerer hallucinationer markant.

Det fulde RAG-forløb: Indlæs, opdel, konvertér til embeddings, og gem dine dokumenter; konvertér derefter forespørgslen til en embedding, hent de bedste stykker, udvid prompten, og generér svaret.

Nu kender du RAG's dele: indlæsning, opdeling, embeddings, vektorlager, hentning, udvidelse og generering – som arbejder sammen om at give AI-svar med et oplyst grundlag.