rag-pipeline
Конвейєр Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це структура, яка поєднує пошук інформації з великими мовними моделями (LLM) для створення більш точних і контекстуально релевантних відповідей.
Конвейєри RAG покращують LLM, інтегруючи зовнішні джерела знань. Цей процес передбачає отримання відповідної інформації з бази знань або сховища даних на основі запиту користувача, а потім використання цієї отриманої інформації для доповнення процесу генерації LLM. Конвейєр зазвичай включає етапи для збору даних, індексування, пошуку та генерації, що дозволяє LLM отримувати доступ і використовувати актуальну та конкретну інформацію, що виходить за межі їхніх навчальних даних.
Основна перевага конвейєра RAG полягає в покращенні точності, надійності та контекстуальності вихідних даних LLM. Завдяки обґрунтуванню відповідей LLM фактичними даними, конвейєри RAG можуть зменшити ймовірність створення неправильної або галюцинованої інформації, що робить їх придатними для застосувань, які вимагають високої точності та надійності.
graph LR
Center["rag-pipeline"]:::main
Pre_logic["logic"]:::pre --> Center
click Pre_logic "/terms/logic"
Rel_rag["rag"]:::related -.-> Center
click Rel_rag "/terms/rag"
Rel_retrieval_augmented_generation["retrieval-augmented-generation"]:::related -.-> Center
click Rel_retrieval_augmented_generation "/terms/retrieval-augmented-generation"
Rel_nlp["nlp"]:::related -.-> Center
click Rel_nlp "/terms/nlp"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧠 Перевірка знань
🧒 Простими словами
Imagine a super-smart robot (the [LLM](/uk/terms/llm)) who knows a lot from books it read. But what if you ask it about today's news? A [RAG](/uk/terms/rag) pipeline is like giving the robot a quick way to look up the latest news articles before it answers, so it gives you the most up-to-date information! 🤖
🤓 Expert Deep Dive
A RAG pipeline fundamentally augments the generative capabilities of a Large Language Model (LLM) by injecting external, contextually relevant information during the inference phase. This bypasses the limitations of static training data and mitigates hallucination. The architecture typically comprises several key components:
- Data Ingestion and Preprocessing: Raw data sources (e.g., documents, databases, APIs) are parsed, cleaned, and chunked into manageable segments. Chunking strategies (fixed-size, sentence-aware, semantic) are critical for effective retrieval.
- Indexing: Processed chunks are converted into dense vector embeddings using a pre-trained encoder model (e.g., Sentence-BERT, OpenAI's
text-embedding-ada-002). These embeddings capture semantic meaning and are stored in a vector [database](/uk/terms/vector-database) (e.g., Pinecone, Weaviate, FAISS) for efficient similarity search.
- Retrieval: Upon receiving a user query, the query itself is embedded using the same encoder. A similarity search (e.g., Approximate Nearest Neighbor - ANN) is performed against the vector index to identify the top-k most relevant document chunks based on cosine similarity or dot product.
Similarity Metric: $sim(q, d) = \frac{q \cdot d}{\|q\| \cdot \|d\|}$ (Cosine Similarity)
Top-k Retrieval: Select $d_i$ such that $rank(sim(q, d_i)) \le k$
- Augmentation and Generation: The retrieved chunks, along with the original query, are formatted into an augmented prompt. This prompt is then fed to the LLM, instructing it to generate a response grounded in the provided context.
- Augmented Prompt Example:
"Context: [Retrieved Chunk 1] [Retrieved Chunk 2] ...
Question: [User Query]
Answer: "
Advanced RAG techniques involve re-ranking retrieved documents, query expansion, hybrid search (keyword + vector), and fine-tuning the retriever or generator models for specific domains. The overall objective is to create a synergistic loop where LLM capabilities are amplified by a dynamic, context-aware knowledge retrieval mechanism.