Récupération de génération assistée (RAG) : Explication claire

Name

Jennie Rose

Published on 10/11/2023

Si vous naviguez dans le paysage complexe des modèles d'apprentissage de langues (LLM), vous ne pouvez pas ignorer le RAG, abréviation de Récupération de génération assistée. Cette technique est un véritable jeu changer, offrant une approche nuancée de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Ce guide se veut votre ressource ultime pour comprendre et mettre en œuvre RAG dans les LLM.

Des scientifiques de données aux débutants en apprentissage automatique, maîtriser le RAG peut être votre arme secrète. Nous couvrirons son architecture, son intégration dans les LLM, sa comparaison avec l'ajustement fin et son application dans des plateformes telles que langChain. Alors, commençons !

Qu'est-ce que le RAG ?

Définition du RAG

La récupération de génération assistée (RAG) est un modèle avancé d'apprentissage automatique qui fusionne les capacités de deux types distincts de modèles : un récupérateur et un générateur. En essence, le récupérateur scanne un ensemble de données pour trouver des informations pertinentes, que le générateur utilise ensuite pour construire une réponse détaillée et cohérente.

• Récupérateur : Utilise des algorithmes tels que BM25 ou le récupérateur dense pour filtrer un corpus et trouver des documents pertinents.
• Générateur : Généralement un modèle basé sur la transformation comme BERT, GPT-2 ou GPT-3 qui génère du texte semblable à celui d'un humain à partir des documents récupérés.

Fonctionnement du RAG : Une plongée technique en profondeur

Le modèle RAG fonctionne en deux étapes :

1. Étape de récupération : Étant donné une requête, le récupérateur parcourt le corpus et récupère les N documents les plus pertinents. Cela est souvent fait à l'aide d'une métrique de similarité comme la similarité cosinus.

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
    
   vectorizer = TfidfVectorizer()
   tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
   query_vector = vectorizer.transform([query])
   similarity_scores = cosine_similarity(query_vector, tfidf_matrix)

2. Étape de génération : Le générateur prend ces N documents et la requête d'origine pour générer une réponse cohérente.

   from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration
    
   tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
   retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-base", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
   model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base", retriever=retriever)
    
   input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
   outputs = model.generate(input_ids)
   generated = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

En combinant ces deux étapes, le RAG peut répondre à des requêtes complexes avec des réponses détaillées et pertinentes sur le plan contextuel.

Comment utiliser le RAG pour les LLM ?

Configuration du RAG pour les LLM

Pour mettre en œuvre le RAG dans les LLM, vous aurez besoin de :

• Un corpus : Cela pourrait être sous forme d'une base de données SQL, d'Elasticsearch ou d'un simple fichier JSON.
• Un framework d'apprentissage automatique : TensorFlow ou PyTorch sont couramment utilisés.
• Des ressources informatiques : Un CPU/GPU adéquat pour l'entraînement et l'inférence.

Étapes pour mettre en œuvre le RAG dans les LLM

Voici un guide étape par étape pour mettre en œuvre le RAG dans votre LLM :

1. Préparation des données : Votre corpus doit être dans un format permettant la recherche. Si vous utilisez Elasticsearch, assurez-vous d'indexer vos données.

   curl -X PUT "localhost:9200/my_index"

2. Sélection du modèle : Choisissez vos modèles de récupération et de génération. Vous pouvez utiliser des modèles pré-entraînés ou entraîner les vôtres.

3. Entraînement : Entraînez les modèles de récupération et de génération. Cela est souvent fait séparément.

   retriever.train()
   generator.train()

4. Intégration : Combinez les modèles de récupération et de génération entraînés en un seul modèle RAG.

   rag_model = RagModel(retriever, generator)

5. Test : Validez les performances du modèle en utilisant diverses mesures telles que BLEU pour la qualité de génération de texte et recall@k pour l'exactitude de la récupération.

En suivant ces étapes, vous disposerez d'un modèle RAG robuste qui peut être intégré à différents LLM pour des performances supérieures.

Fonctions utilitaires du RAG pour les LLM

Pour évaluer votre modèle RAG, vous pouvez utiliser des fonctions utilitaires telles que get_retrieval_score() qui évaluent les performances du récupérateur. Cette fonction utilise généralement des métriques telles que la précision@k ou le NDCG pour l'évaluation.

from sklearn.metrics import ndcg_score
ndcg = ndcg_score(y_true, y_score)

Cette fonction peut être précieuse pour l'ajustement fin des performances de votre récupérateur, en veillant à ce qu'il récupère les documents les plus pertinents du corpus.

RAG vs Ajustement fin

Qu'est-ce qui distingue RAG de l'ajustement fin ?

Bien que le RAG et l'ajustement fin aient pour but d'améliorer les performances des modèles d'apprentissage de langues (LLM), ils abordent la tâche différemment. L'ajustement fin modifie un modèle pré-entraîné existant pour mieux s'adapter à une tâche ou un ensemble de données spécifique. Le RAG, en revanche, combine les mécanismes de récupération et de génération pour répondre à des requêtes complexes.

• Ajustement fin : Implique l'ajustement des poids d'un modèle pré-entraîné pendant la phase d'entraînement sur un ensemble de données spécifique.
• RAG : Fusionne un récupérateur et un générateur pour extraire des informations pertinentes d'un corpus, puis générer une réponse cohérente.

Comparaison technique : RAG vs Ajustement fin

1. Charge de calcul :

   • RAG : Nécessite plus de ressources informatiques car il implique deux modèles distincts.
   • Ajustement fin : Généralement moins intensif en calcul.

2. Flexibilité :

• RAG : Très flexible, peut s'adapter à différents types de requêtes.
• Fine-Tuning : Limité à la tâche spécifique pour laquelle il a été fine-tuné.

3. Exigences de données :

   • RAG : Nécessite un grand corpus bien structuré pour la recherche.
   • Fine-Tuning : Nécessite un ensemble de données spécifique à la tâche pour l'entraînement.

4. Complexité de mise en œuvre :

   • RAG : Plus complexe en raison de l'intégration de deux modèles.
   • Fine-Tuning : Relativement simple.

Code d'exemple : RAG vs Fine-Tuning

Pour RAG :

# Utilisation de la bibliothèque Transformers de Hugging Face
from transformers import RagModel
rag_model = RagModel.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")

Pour Fine-Tuning :

# Fine-tuning d'un modèle BERT en utilisant PyTorch
from transformers import BertForSequenceClassification
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.train()

En comprenant ces différences, vous pouvez faire un choix éclairé sur l'approche qui convient le mieux à votre projet LLM.

Comment utiliser RAG pour les applications LLM

Intégration de RAG dans les LLM existants

Si vous avez déjà un LLM et que vous souhaitez incorporer RAG, suivez ces étapes :

1. Identifier le cas d'utilisation : Déterminez ce que vous souhaitez réaliser avec RAG, qu'il s'agisse d'une meilleure réponse aux questions, de la résumé ou autre chose.

2. Alignement des données : Assurez-vous que votre corpus existant est compatible avec le récupérateur que vous prévoyez d'utiliser dans RAG.

3. Intégration du modèle : Intégrez le modèle RAG dans l'architecture LLM existante.

   # Exemple en utilisant PyTorch
   class MyLLMAvecRAG(nn.Module):
       def __init__(self, my_llm, rag_model):
           super(MyLLMAvecRAG, self).__init__()
           self.my_llm = my_llm
           self.rag_model = rag_model

4. Tests et validation : Effectuez des tests pour valider que le modèle RAG améliore les performances de votre LLM.

Erreurs courantes et comment les éviter

• Corpus insuffisant : Assurez-vous que votre corpus est suffisamment vaste et diversifié pour que le récupérateur puisse trouver des documents pertinents.
• Modèles incompatibles : Le récupérateur et le générateur doivent être compatibles en termes de types de données et de dimensions.

En intégrant soigneusement RAG dans vos applications LLM, vous pouvez améliorer considérablement leurs capacités et leurs performances.

Comment utiliser RAG avec langChain

Qu'est-ce que langChain ?

langChain est une plateforme décentralisée pour les modèles de langage. Elle permet l'intégration de différents modèles d'apprentissage automatique, y compris RAG, pour offrir des services de traitement du langage naturel améliorés.

Étapes pour implémenter RAG dans langChain

1. Installation : Installez le SDK de langChain et configurez votre environnement de développement.

2. Chargement du modèle : Téléchargez votre modèle RAG pré-entraîné sur la plateforme langChain.

   langChain upload --model my_rag_model

3. Intégration de l'API : Utilisez l'API de langChain pour intégrer le modèle RAG dans votre application.

   from langChain import RagService
   rag_service = RagService(api_key="votre_clé_api")

4. Exécution des requêtes : Exécutez des requêtes via la plateforme langChain, qui utilisera votre modèle RAG pour générer des réponses.

   response = rag_service.query("Quelle est la signification de la vie ?")

En suivant ces étapes, vous pouvez intégrer RAG de manière transparente dans langChain, exploitant ainsi l'architecture décentralisée de la plateforme pour des performances et une évolutivité améliorées.

Conclusion

RAG est un outil puissant qui peut considérablement améliorer les capacités des modèles d'apprentissage des langues. Que vous souhaitiez l'intégrer dans des LLM existants, le comparer aux méthodes de fine-tuning, ou même l'utiliser dans des plateformes décentralisées comme langChain, comprendre RAG peut vous donner un avantage distinct. Avec ses mécanismes d'extraction et de génération, RAG offre une approche nuancée aux requêtes complexes, ce qui en fait un atout inestimable dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel.

FAQ

Qu'est-ce que RAG dans les LLM ?

RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, est une technique qui combine un récupérateur et un générateur pour répondre à des requêtes complexes dans les modèles d'apprentissage des langues.

Quelle est la différence entre Rag et LLM ?

RAG est une technique spécifique utilisée pour améliorer les capacités des LLM. Ce n'est pas un modèle autonome, mais plutôt un composant qui peut être intégré dans des LLM existants.

Comment évalue-t-on un LLM rag ?

Des métriques d'évaluation telles que BLEU pour la qualité de génération de texte et recall@k pour l'exactitude de la recherche sont couramment utilisées.

Quelle est la différence entre rag et fine-tuning ?

RAG combine les mécanismes d'extraction et de génération, tandis que le fine-tuning consiste à modifier un modèle existant pour l'adapter à une tâche spécifique.

Quels sont les avantages des LLM rag ?

RAG permet des réponses plus nuancées et contextuellement pertinentes, ce qui le rend très efficace pour les requêtes complexes.