Αρχιτεκτονική RAG: Τεχνικός Οδηγός Retrieval-Augmented Generation

Η Retrieval-Augmented Generation (RAG) είναι μια επαναστατική αρχιτεκτονική που επιλύει τα ζητήματα ακρίβειας και επικαιρότητας των large language models (LLMs). Σε αυτό το άρθρο, εξετάζουμε τις τεχνικές λεπτομέρειες, τις στρατηγικές υλοποίησης και τις επιχειρησιακές εφαρμογές της αρχιτεκτονικής RAG.

Τι είναι το RAG και γιατί είναι σημαντικό;

Η αρχιτεκτονική RAG είναι μια υβριδική προσέγγιση που εμπλουτίζει τη παραμετρική γνώση των LLMs με εξωτερικές πηγές γνώσης. Ενώ τα παραδοσιακά LLMs βασίζονται στα δεδομένα εκπαίδευσης, τα συστήματα RAG παρέχουν πρόσβαση σε πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο.

Βασικά Συστατικά του RAG

1. Retriever: Εντοπίζει τα πιο σχετικά έγγραφα μέσω ομοιότητας διανυσμάτων
2. Generator: Παράγει απαντήσεις χρησιμοποιώντας το ανακτημένο περιεχόμενο
3. Vector Store: Αποθηκεύει διανύσματα embeddings και εκτελεί αναζητήσεις

Τεχνικές Λεπτομέρειες Αρχιτεκτονικής

Embedding Pipeline

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Στρατηγικές Chunking:

• Fixed-size chunking: Σταθερός αριθμός χαρακτήρων/tokens
• Semantic chunking: Διαχωρισμός βάσει σημασιολογικής συνοχής
• Recursive chunking: Διατήρηση ιεραρχικής δομής

Σύγκριση Embedding Models

Επιλογή Vector Database

Δημοφιλείς επιλογές:

• Pinecone: Managed service, εύκολη κλιμάκωση
• Weaviate: Open source, hybrid search
• Qdrant: Υψηλή απόδοση, filtering
• ChromaDB: Ελαφρύ, ιδανικό για prototyping

Στρατηγικές Retrieval

1. Dense Retrieval

Υπολογισμός ομοιότητας διανυσμάτων με χρήση semantic embeddings:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Κλασικός αλγόριθμος αναζήτησης βασισμένος στη συχνότητα λέξεων.

3. Hybrid Retrieval

Συνδυασμός dense και sparse μεθόδων:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking και Ταξινόμηση

Τα μοντέλα reranker χρησιμοποιούνται για βελτίωση των αρχικών αποτελεσμάτων retrieval:

• Cross-encoder rerankers: Υψηλή ακρίβεια, αργή ταχύτητα
• ColBERT: Γρήγορο, αλληλεπίδραση σε επίπεδο token
• Cohere Rerank: API-based, εύκολη ενσωμάτωση

Βελτιστοποίηση Context Window

Καθορισμός Μεγέθους Chunk

• Μικρό chunk (256-512 tokens): Πιο συγκεκριμένη πληροφορία, περισσότερα κομμάτια
• Μεγάλο chunk (1024-2048 tokens): Περισσότερο context, πιθανός θόρυβος

Συμπίεση Context

Εξοικονόμηση tokens μέσω συμπίεσης μεγάλων context:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Επιχειρησιακή Υλοποίηση RAG

Παράδειγμα Αρχιτεκτονικής

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Ζητήματα Ασφαλείας

1. Data isolation: Διαχωρισμός namespaces ανά tenant
2. Access control: Εξουσιοδότηση σε επίπεδο εγγράφου
3. Audit logging: Καταγραφή όλων των queries και responses

Metrics Απόδοσης

Metrics Retrieval

• Recall@K: Ποσοστό σχετικών εγγράφων στα K αποτελέσματα
• Precision@K: Ακρίβεια σχετικών εγγράφων
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Θέση του πρώτου σωστού αποτελέσματος

End-to-End Metrics

• Faithfulness: Πιστότητα απάντησης προς τις πηγές
• Relevance: Συνάφεια απάντησης προς την ερώτηση
• Latency: Συνολικός χρόνος απόκρισης

Συνηθισμένα Προβλήματα και Λύσεις

1. Χαμηλή Ποιότητα Ανάκτησης

Λύση: Αλλαγή embedding model, hybrid retrieval, reranking

2. Παραισθήσεις (Hallucination)

Λύση: Πιο περιοριστικά prompts, απαίτηση για citation

3. Υψηλή Καθυστέρηση (Latency)

Λύση: Caching, async retrieval, μείωση του αριθμού των chunks

Συμπέρασμα

Η αρχιτεκτονική RAG αποτελεί κρίσιμο στοιχείο που αυξάνει την αξιοπιστία των LLMs σε enterprise AI εφαρμογές. Η σωστή επιλογή embedding model, vector database και retrieval strategy αποτελεί τη βάση για μια επιτυχημένη υλοποίηση RAG.

Ως Veni AI, προσφέρουμε προσαρμοσμένες λύσεις RAG στους enterprise πελάτες μας. Επικοινωνήστε μαζί μας για τις ανάγκες σας.