В этом руководстве мы рассмотрим реализацию системы генерации с дополненным поиском (RAG). Мы спроектируем её так, чтобы агент не просто извлекал документы, а активно решал, когда это необходимо, выбирал наилучшую стратегию поиска и синтезировал ответы с учётом контекста.
Основные компоненты системы
1. Мок-LLM (MockLLM):
— Инициализация: `MockLLM` используется для имитации принятия решений.
— Методы:
— `generate`: определяет, нужен ли поиск, выбирает стратегию поиска и синтезирует ответ.
2. Класс `RetrievalStrategy`:
— Перечисление стратегий поиска: `SEMANTIC`, `MULTI_QUERY`, `TEMPORAL`, `HYBRID`.
3. Класс `Document`:
— Структура документа: `id`, `content`, `metadata`, `embedding`.
4. Класс `AgenticRAGSystem`:
— Инициализация: `SentenceTransformer` для кодирования предложений, `MockLLM` для принятия решений.
— Методы:
— `add_documents`: добавление документов в систему.
— `decide_retrieval`: определение необходимости поиска.
— `choose_strategy`: выбор стратегии поиска.
— `retrieve_documents`: извлечение документов по запросу.
— `synthesize_response`: синтез ответа на основе извлечённого контекста.
— `query`: обработка запроса пользователя.
Пример использования
«`python
import numpy as np
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import json
import re
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class MockLLM:
# … методы MockLLM …
class RetrievalStrategy(Enum):
SEMANTIC = «semantic»
MULTIQUERY = «multiquery»
TEMPORAL = «temporal»
HYBRID = «hybrid»
@dataclass
class Document:
# … структура Document …
class AgenticRAGSystem:
# … методы AgenticRAGSystem …
def createsampleknowledge_base():
# … создание примерной базы знаний …
if name == «main«:
# … инициализация и запуск системы …
«`
Демонстрация работы системы
Мы создаём небольшую базу знаний, инициализируем систему `AgenticRAGSystem` и запускаем демонстрационные запросы, которые иллюстрируют различные поведения системы, включая поиск, прямые ответы и сравнение.
Ключевые особенности
- Агент-ориентированные решения по поиску.
- Динамический выбор стратегии.
- Мультимодальные подходы к поиску.
- Прозрачный процесс рассуждений.
В заключение мы видим, как агент-ориентированные решения по поиску, динамический выбор стратегии и прозрачный процесс рассуждений формируют продвинутый рабочий процесс RAG. Теперь у нас есть работающая система, которая демонстрирует потенциал добавления агентивности в RAG, делая поиск информации более интеллектуальным, целенаправленным и человекоподобным в своей адаптивности.
1. Какие основные компоненты включает в себя система генерации с дополненным поиском (RAG), описанная в статье?
Ответ: основными компонентами системы являются:
* `MockLLM` — используется для имитации принятия решений;
* `RetrievalStrategy` — перечисление стратегий поиска (`SEMANTIC`, `MULTI_QUERY`, `TEMPORAL`, `HYBRID`);
* `Document` — структура документа с полями `id`, `content`, `metadata`, `embedding`;
* `AgenticRAGSystem` — инициализируется с помощью `SentenceTransformer` для кодирования предложений и `MockLLM` для принятия решений; включает методы для добавления документов, определения необходимости поиска, выбора стратегии поиска, извлечения документов и синтеза ответа.
2. Какие стратегии поиска перечислены в классе `RetrievalStrategy`?
Ответ: в классе `RetrievalStrategy` перечислены следующие стратегии поиска: `SEMANTIC`, `MULTI_QUERY`, `TEMPORAL`, `HYBRID`.
3. Какие ключевые особенности отличают продвинутую систему генерации с дополненным поиском (RAG), описанную в статье?
Ответ: ключевые особенности системы включают:
* агент-ориентированные решения по поиску;
* динамический выбор стратегии;
* мультимодальные подходы к поиску;
* прозрачный процесс рассуждений.
4. Какие методы включает в себя класс `AgenticRAGSystem`?
Ответ: класс `AgenticRAGSystem` включает следующие методы:
* `add_documents` — добавление документов в систему;
* `decide_retrieval` — определение необходимости поиска;
* `choose_strategy` — выбор стратегии поиска;
* `retrieve_documents` — извлечение документов по запросу;
* `synthesize_response` — синтез ответа на основе извлечённого контекста;
* `query` — обработка запроса пользователя.
5. Какие преимущества даёт использование системы генерации с дополненным поиском (RAG) в сравнении с традиционными методами поиска?
Ответ: использование системы генерации с дополненным поиском (RAG) позволяет сделать поиск информации более интеллектуальным, целенаправленным и человекоподобным в своей адаптивности. Агент-ориентированные решения по поиску, динамический выбор стратегии и прозрачный процесс рассуждений формируют продвинутый рабочий процесс RAG, который демонстрирует потенциал добавления агентивности в системы поиска.