RAG Architecture: Технічний посібник з Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це революційна архітектура, яка вирішує проблеми точності та актуальності великих мовних моделей (LLMs). У цій статті ми розглянемо технічні деталі, стратегії реалізації та корпоративні застосування архітектури RAG.
Що таке RAG і чому це важливо?
Архітектура RAG — це гібридний підхід, який збагачує параметричні знання LLM за допомогою зовнішніх джерел знань. Тоді як традиційні LLM залежать від навчальних даних, системи RAG забезпечують доступ до інформації в режимі реального часу.
Основні компоненти RAG
- Retriever: знаходить найбільш релевантні документи за допомогою векторної схожості
- Generator: генерує відповіді, використовуючи отриманий контекст
- Vector Store: зберігає векторні embeddings і виконує пошук
Деталі технічної архітектури
Конвеєр Embedding
Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database
Стратегії chunking:
- Chunking фіксованого розміру: фіксована кількість символів/токенів
- Семантичний chunking: поділ на основі семантичної цілісності
- Рекурсивний chunking: збереження ієрархічної структури
Порівняння моделей Embedding
| Model | Dimension | Performance | Turkish Support |
|---|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 3072 | Висока | Добра |
| Cohere Embed v3 | 1024 | Висока | Середня |
| BGE-M3 | 1024 | Середня | Дуже добра |
Вибір векторної бази даних
Популярні варіанти:
- Pinecone: керований сервіс, просте масштабування
- Weaviate: open source, гібридний пошук
- Qdrant: висока продуктивність, фільтрація
- ChromaDB: легковаговий, ідеальний для прототипування
Стратегії пошуку
1. Dense Retrieval
Обчислення векторної схожості за допомогою семантичних embeddings:
1# Retrieval with cosine similarity 2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 3 (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))
2. Sparse Retrieval (BM25)
Класичний алгоритм пошуку, заснований на частоті слів.
3. Hybrid Retrieval
Комбінація dense та sparse методів:
final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score
Reranking та сортування
Моделі Reranker використовуються для покращення початкових результатів пошуку:
- Cross-encoder rerankers: висока точність, повільні
- ColBERT: швидкий, взаємодія на рівні токенів
- Cohere Rerank: API-орієнтований, простий у інтеграції
Оптимізація контекстного вікна
Визначення розміру chunk
- Малий chunk (256-512 токенів): більш специфічна інформація, більше частин
- Великий chunk (1024-2048 токенів): більше контексту, можливий шум
Стиснення контексту
Економія токенів через стиснення великих контекстів:
Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM
Корпоративна реалізація RAG
Приклад архітектури
1┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ 2│ User │────▶│ API GW │────▶│ RAG Service│ 3└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘ 4 │ 5 ┌─────────────┐ ┌──────▼──────┐ 6 │ LLM API │◀────│ Retriever │ 7 └─────────────┘ └──────┬──────┘ 8 │ 9 ┌──────▼──────┐ 10 │ Vector DB │ 11 └─────────────┘
Питання безпеки
- Ізоляція даних: поділ просторів імен на рівні tenant
- Контроль доступу: авторизація на рівні документа
- Аудит-логування: запис усіх запитів і відповідей
Показники продуктивності
Метрики пошуку
- Recall@K: співвідношення релевантних документів серед K результатів
- Precision@K: точність релевантних документів
- MRR (Mean Reciprocal Rank): ранг першого правильного результату
End-to-End метрики
- Faithfulness: відповідність відповіді джерелам
- Relevance: релевантність відповіді запиту
- Latency: загальний час відповіді
Поширені проблеми та їх вирішення
1. Низька якість отримання результатів
Рішення: зміна embedding-моделі, гібридний пошук, reranking
2. Галюцинації
Рішення: більш обмежувальні промпти, вимога цитування
3. Висока затримка
Рішення: кешування, асинхронне отримання даних, зменшення кількості чанків
Висновок
Архітектура RAG є критично важливим компонентом, який підвищує надійність LLM у корпоративних AI‑застосунках. Правильний вибір embedding‑моделі, векторної бази даних і стратегії отримання формує фундамент успішної реалізації RAG.
Як Veni AI, ми пропонуємо індивідуальні RAG‑рішення для наших корпоративних клієнтів. Зв’яжіться з нами для обговорення ваших потреб.