Architektura RAG: Techniczny przewodnik po Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to rewolucyjna architektura rozwiązująca problemy związane z dokładnością i aktualnością dużych modeli językowych (LLM). W tym artykule analizujemy szczegóły techniczne, strategie wdrożeniowe oraz zastosowania korporacyjne architektury RAG.

Czym jest RAG i dlaczego jest ważne?

Architektura RAG to podejście hybrydowe, które wzbogaca wiedzę parametryczną LLM-ów o zewnętrzne źródła wiedzy. Podczas gdy tradycyjne LLM-y opierają się na danych treningowych, systemy RAG zapewniają dostęp do informacji w czasie rzeczywistym.

Kluczowe komponenty RAG

1. Retriever: Znajduje najbardziej odpowiednie dokumenty za pomocą podobieństwa wektorowego
2. Generator: Generuje odpowiedzi wykorzystując pobrany kontekst
3. Vector Store: Przechowuje wektory osadzeń i wykonuje wyszukiwania

Szczegóły architektury technicznej

Pipeline embeddingowy

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Strategie chunkingu:

• Fixed-size chunking: Stała liczba znaków/tokenów
• Semantic chunking: Podział oparty na spójności semantycznej
• Recursive chunking: Zachowanie struktury hierarchicznej

Porównanie modeli embeddingowych

Wybór bazy wektorowej

Popularne opcje:

• Pinecone: Usługa zarządzana, łatwe skalowanie
• Weaviate: Open source, wyszukiwanie hybrydowe
• Qdrant: Wysoka wydajność, filtrowanie
• ChromaDB: Lekka, idealna do prototypowania

Strategie wyszukiwania

1. Dense Retrieval

Obliczanie podobieństwa wektorowego przy użyciu embeddingów semantycznych:

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

2. Sparse Retrieval (BM25)

Klasyczny algorytm wyszukujący oparty na częstotliwości słów.

3. Hybrid Retrieval

Połączenie metod gęstych i rzadkich:

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

Reranking i sortowanie

Modele rerankingowe służą do ulepszania wyników początkowego wyszukiwania:

• Cross-encoder rerankers: Wysoka dokładność, wolniejsze
• ColBERT: Szybkie, interakcja na poziomie tokenów
• Cohere Rerank: Oparte na API, łatwa integracja

Optymalizacja okna kontekstowego

Dobór wielkości chunku

• Mały chunk (256-512 tokenów): Bardziej szczegółowe informacje, więcej fragmentów
• Duży chunk (1024-2048 tokenów): Więcej kontekstu, potencjalny szum

Kompresja kontekstu

Oszczędność tokenów dzięki kompresji dużych kontekstów:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Wdrożenie RAG w przedsiębiorstwie

Przykładowa architektura

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

Kwestie bezpieczeństwa

1. Izolacja danych: Separacja przestrzeni nazw na poziomie tenantów
2. Kontrola dostępu: Autoryzacja na poziomie dokumentów
3. Audit logging: Rejestrowanie wszystkich zapytań i odpowiedzi

Metryki wydajności

Metryki wyszukiwania

• Recall@K: Proporcja trafnych dokumentów wśród K wyników
• Precision@K: Dokładność dokumentów trafnych
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Pozycja pierwszego poprawnego wyniku

Metryki end-to-end

• Faithfulness: Wierność odpowiedzi względem źródeł
• Relevance: Trafność odpowiedzi wobec pytania
• Latency: Całkowity czas odpowiedzi

Najczęstsze problemy i ich rozwiązania

1. Niska jakość wyszukiwania

Rozwiązanie: Zmiana modelu embeddingowego, wyszukiwanie hybrydowe, reranking

2. Halucynacje

Rozwiązanie: Bardziej restrykcyjne prompty, wymaganie cytowania

3. Wysokie opóźnienia

Rozwiązanie: Cache’owanie, asynchroniczne wyszukiwanie, zmniejszenie liczby chunków

Podsumowanie

Architektura RAG jest kluczowym elementem zwiększającym niezawodność LLM w przedsiębiorstwowych zastosowaniach AI. Właściwy dobór modelu embeddingowego, bazy wektorowej oraz strategii wyszukiwania stanowi fundament udanej implementacji RAG.

Jako Veni AI oferujemy naszym klientom korporacyjnym dostosowane do potrzeb rozwiązania RAG. Skontaktuj się z nami, aby omówić swoje potrzeby.