RAG-arkitektur: Teknisk guide för Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) är en revolutionerande arkitektur som löser noggrannhets- och aktualitetsproblemen hos stora språkmodeller (LLMs). I denna artikel går vi igenom de tekniska detaljerna, implementeringsstrategierna och företagsanvändningarna av RAG-arkitektur.

Vad är RAG och varför är det viktigt?

RAG-arkitektur är ett hybridt angreppssätt som berikar LLM:ers parametriska kunskap med externa kunskapskällor. Medan traditionella LLM:er är beroende av träningsdata möjliggör RAG-system åtkomst till realtidsinformation.

Kärnkomponenter i RAG

1. Retriever: Hittar de mest relevanta dokumenten med hjälp av vektorsimilaritet
2. Generator: Genererar svar med hjälp av det hämtade sammanhanget
3. Vector Store: Lagrar embedding-vektorer och genomför sökningar

Tekniska arkitekturdetaljer

Embedding-pipeline

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Chunking-strategier:

• Fixed-size chunking: Fast tecken-/tokenlängd
• Semantic chunking: Uppdelning baserad på semantisk koherens
• Recursive chunking: Bevarar hierarkisk struktur

Jämförelse av embedding-modeller

Val av vektordatabas

Populära alternativ:

• Pinecone: Hanterad tjänst, enkel skalning
• Weaviate: Öppen källkod, hybrid-sökning
• Qdrant: Hög prestanda, filtrering
• ChromaDB: Lättviktig, idealisk för prototyper

Retrieval-strategier

1. Dense Retrieval

Beräkning av vektorsimilaritet med semantiska embeddings:

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

2. Sparse Retrieval (BM25)

Klassisk sökalgoritm baserad på ordfrekvens.

3. Hybrid Retrieval

Kombination av täta och glesa metoder:

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

Reranking och sortering

Reranker-modeller används för att förbättra den initiala hämtningen:

• Cross-encoder rerankers: Hög noggrannhet, långsamma
• ColBERT: Snabb, token-nivåinteraktion
• Cohere Rerank: API-baserad, enkel integrering

Optimering av context window

Bestämning av chunk-storlek

• Liten chunk (256–512 tokens): Mer specifik information, fler delar
• Stor chunk (1024–2048 tokens): Mer sammanhang, potentiellt brus

Context Compression

Tokens sparas genom att komprimera stora sammanhang:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Enterprise-implementering av RAG

Arkitekturexempel

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

Säkerhetsaspekter

1. Dataisolering: Namespace-separering baserat på tenant
2. Åtkomstkontroll: Auktorisering på dokumentnivå
3. Audit logging: Loggning av alla frågor och svar

Prestandamått

Retrieval-mått

• Recall@K: Andel relevanta dokument i K resultat
• Precision@K: Noggrannhet av relevanta dokument
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Rankning av första korrekta resultatet

End-to-end-mått

• Faithfulness: Hur troget svaret är mot källorna
• Relevance: Svarens relevans för frågan
• Latency: Total svarstid

Vanliga problem och lösningar

1. Låg återhämtningskvalitet

Lösning: Byte av embedding-modell, hybrid retrieval, reranking

2. Hallucination

Lösning: Mer restriktiva prompts, krav på källhänvisning

3. Hög latens

Lösning: Caching, asynkron retrieval, minskat antal chunks

Slutsats

RAG-arkitektur är en kritisk komponent som ökar tillförlitligheten hos LLM:er i företagstillämpningar för AI. Det rätta valet av embedding-modell, vektordatabas och retrieval-strategi utgör grunden för en framgångsrik RAG-implementering.

Som Veni AI erbjuder vi anpassade RAG-lösningar till våra företagskunder. Kontakta oss för era behov.