Introdução ao RAG
O RAG é um sistema que resolve o problema de respostas falsas confiantes em modelos de linguagem grandes (LLM) verificando as respostas através de materiais de referência. O RAG consiste em dois aspectos principais: recuperação de vetores densos e aprendizado em contexto. Os embeddings são uma forma de converter texto em números e discutimos modelos clássicos de embeddings como Word2Vec e modelos modernos como OpenAI Eta embeddings.
Conceitos fundamentais
A conversa aborda conceitos importantes como recuperação, aprendizado em contexto e fine-tuning em modelos de linguagem gerativa e LLM. A recuperação envolve a busca em uma base de dados por informações relevantes utilizando representações vetoriais de perguntas e documentos. O aprendizado em contexto está relacionado à engenharia de prompts e envolve a otimização do contexto para melhorar o desempenho do modelo. O fine-tuning envolve adaptar um LLM pré-treinado para uma tarefa ou domínio específico, treinando-o com mais exemplos.
Quando usar RAG versus fine-tuning
Os palestrantes esclarecem quando usar RAG versus fine-tuning. O RAG é melhor para adicionar conhecimento ou fatos a um LLM, enquanto o fine-tuning é melhor para adaptar o comportamento do modelo ou desempenho específico da tarefa.
LangChain e construção de um sistema RAG
A conversa se volta para LangChain, uma ferramenta para construir aplicações LLM que aproveitam contexto e raciocínio. LangChain permite aplicativos RAG e agentes baseados em contexto. Em seguida, os palestrantes discutem a construção de um sistema RAG, que envolve componentes-chave como divisores de texto, armazenamento de vetores e buscadores.
Criação de uma pipeline RAG
A criação de uma pipeline RAG envolve a criação de uma pipeline utilizando o modelo Hugging Face, armazenamento de vetores LangChain e algoritmos de busca Face. A pipeline carrega o modelo “arctic-embeddings-medium”, acelera-o com CUDA e utiliza o método de busca dot LangChain.
Fine-tuning e aplicação
O vídeo também discute a fine-tuning de embeddings e modelos de conversa, bem como a criação de uma pipeline RAG completa. O objetivo é habilitar o modelo a gerar resumos concisos e precisos de contratos em linguagem natural.
Este artigo resume os principais pontos abordados no vídeo, proporcionando uma visão geral das discussões sobre RAG, LangChain e a construção de um sistema de geração aumentada por busca.