Создание системы RAG для корпоративных баз знаний на LLM

Каждый инженер в области ИИ знаком с моментом, когда демонстрация нового решения прошла успешно, а затем модель ответила на вопрос неверно, ссылаясь на устаревшую информацию. Это не сбой модели, а архитектурная ошибка, которую призвана решить система Retrieval-Augmented Generation (RAG). В данной статье описывается, как построить систему RAG для внутренней базы знаний предприятия, используя полностью открытое программное обеспечение.

Многие организации располагают тысячами внутренних документов, которые разбросаны по различным платформам, таким как Confluence, SharePoint, Notion и другим. Сотрудники тратят значительное время на поиск информации, что затрудняет их продуктивность. Простое использование LLM для ответов на вопросы неэффективно, так как они не знают о последних изменениях в документации или политике компании. Fine-tuning может помочь, но он дорог и не обеспечивает необходимой прослеживаемости ответов.

Система RAG решает эту проблему, извлекая наиболее релевантные документы из базы знаний и предоставляя их LLM в качестве контекста для генерации ответов. Это позволяет получать ответы, основанные на актуальных данных, и обеспечивает возможность быстрой актуализации знаний без необходимости повторного обучения модели.

Архитектура RAG состоит из двух взаимодействующих конвейеров: индексирующего и извлекающего. Индексирующий конвейер настраивается один раз и обновляется при добавлении или изменении документов, тогда как извлекающий конвейер обрабатывает каждый пользовательский запрос, извлекая наиболее подходящие фрагменты и формируя запрос для LLM.

Ключевым этапом является загрузка документов в систему, что требует использования инструментов, таких как LlamaIndex. Этот инструмент предлагает множество коннекторов для различных систем, что позволяет эффективно управлять изменениями в документах. Также важно правильно разбивать документы на части, так как качество этой операции напрямую влияет на производительность всей системы.