В этом руководстве мы создадим продвинутую систему Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая выходит за рамки простого ответа на вопросы. Мы разработаем её так, чтобы она интеллектуально направляла запросы к нужным источникам знаний, выполняла самопроверку для оценки качества ответов и итеративно уточняла ответы для повышения точности.
Мы реализуем всю систему с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как FAISS, SentenceTransformers и Flan-T5. По ходу работы мы рассмотрим, как маршрутизация, извлечение, генерация и самооценка объединяются в конвейер RAG в стиле дерева решений, который имитирует агентское рассуждение в реальных условиях.
Установка зависимостей
Для начала установим все необходимые зависимости, включая Transformers, FAISS и SentenceTransformers, чтобы обеспечить бесперебойную локальную работу. Проверим установки и установим необходимые модули, такие как NumPy, PyTorch и FAISS для встраивания, извлечения и генерации. Убедимся, что все библиотеки успешно загружены, прежде чем приступить к основному конвейеру.
Класс VectorStore
Создадим класс VectorStore для эффективного хранения и извлечения документов с помощью поиска по сходству на основе FAISS. Мы встраиваем каждый документ с помощью модели-трансформера и создаём индекс для быстрого извлечения. Это позволяет нам быстро получать наиболее релевантный контекст для любого входящего запроса.
Класс QueryRouter
Представим класс QueryRouter для классификации запросов по намерениям: техническим, фактическим, сравнительным или процедурным. Мы используем сопоставление ключевых слов, чтобы определить, какая категория лучше всего соответствует входному вопросу. Этот шаг маршрутизации гарантирует, что стратегия извлечения динамически адаптируется к различным стилям запросов.
Класс AnswerGenerator
Создадим класс AnswerGenerator для создания ответов и самопроверки. Используя модель Flan-T5, мы генерируем текстовые ответы, основанные на извлечённых документах. Затем мы выполняем самопроверку, чтобы оценить длину ответа, привязку к контексту и релевантность, обеспечивая осмысленность и точность нашего вывода.
Класс AgenticRAG
Объединим все компоненты в систему AgenticRAG, которая координирует маршрутизацию, извлечение, генерацию и проверку качества. Система итеративно уточняет свои ответы на основе обратной связи от самопроверки, корректируя запрос или расширяя контекст при необходимости. Это создаёт систему RAG в виде дерева решений, которая автоматически улучшает производительность.
Демонстрация
Завершим демонстрацию, загрузив небольшую базу знаний и выполнив тестовые запросы через конвейер Agentic RAG. Мы увидим, как модель маршрутизирует, извлекает и уточняет ответы шаг за шагом, печатая промежуточные результаты для прозрачности. В конце мы убедимся, что наша система успешно выдаёт точные, самопроверенные ответы, используя только локальные вычисления.
Мы создаём полностью функциональную структуру Agentic RAG, которая автономно извлекает, рассуждает и уточняет свои ответы. Мы наблюдаем, как система динамически маршрутизирует разные типы запросов, оценивает свои ответы и улучшает их с помощью итеративной обратной связи, все в лёгкой локальной среде.
Основные выводы
Через это упражнение мы углубляем понимание архитектур RAG и видим, как агентские компоненты могут преобразовать статические системы извлечения в самосовершенствующихся интеллектуальных агентов.
1. Какие инструменты с открытым исходным кодом используются для создания системы RAG с интеллектуальной маршрутизацией запросов, самопроверкой и итеративным уточнением?
Ответ: в статье упоминаются такие инструменты, как FAISS, SentenceTransformers и Flan-T5.
2. Какие классы используются для создания системы RAG и какие функции они выполняют?
Ответ: в статье описаны следующие классы:
* VectorStore — для эффективного хранения и извлечения документов с помощью поиска по сходству на основе FAISS.
* QueryRouter — для классификации запросов по намерениям: техническим, фактическим, сравнительным или процедурным.
* AnswerGenerator — для создания ответов и самопроверки.
* AgenticRAG — объединяет все компоненты в систему, которая координирует маршрутизацию, извлечение, генерацию и проверку качества.
3. Какие шаги включает в себя процесс создания системы RAG?
Ответ: процесс создания системы RAG включает в себя:
* установку зависимостей;
* создание класса VectorStore для хранения и извлечения документов;
* создание класса QueryRouter для классификации запросов;
* создание класса AnswerGenerator для генерации ответов и самопроверки;
* объединение всех компонентов в систему AgenticRAG;
* демонстрацию работы системы на примере тестовых запросов.
4. Какие преимущества даёт использование системы RAG с интеллектуальной маршрутизацией запросов, самопроверкой и итеративным уточнением?
Ответ: использование системы RAG с интеллектуальной маршрутизацией запросов, самопроверкой и итеративным уточнением позволяет создать систему, которая автономно извлекает, рассуждает и уточняет свои ответы. Это позволяет динамически маршрутизировать разные типы запросов, оценивать свои ответы и улучшать их с помощью итеративной обратной связи.
5. Какие компоненты входят в систему AgenticRAG и какие функции они выполняют?
Ответ: система AgenticRAG объединяет следующие компоненты:
* маршрутизация запросов к нужным источникам знаний с помощью класса QueryRouter;
* извлечение релевантного контекста для ответа на запрос с помощью класса VectorStore;
* генерация ответов на основе извлечённого контекста с помощью класса AnswerGenerator;
* самопроверка ответов для оценки их качества;
* итеративное уточнение ответов для повышения точности.