Создание чат-бота с технологией RAG за 5 минут: руководство от NVIDIA 0:04
Технологии больших языковых моделей (LLM) стремительно меняют ландшафт корпоративного ПО, делая разработку сложных систем доступнее, чем когда-либо. Рохан, ведущий архитектор решений по корпоративному генеративному ИИ в NVIDIA, демонстрирует, как создать масштабируемое приложение на базе архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG), используя облачные модели NVIDIA AI Foundation. Главное преимущество этого подхода заключается в том, что все операции по эмбеддингу и генерации происходят на стороне серверов NVIDIA, что избавляет разработчика от необходимости развертывать собственную дорогостоящую инфраструктуру с GPU.
Архитектура системы RAG 1:10
Для реализации полноценного RAG-пайплайна требуется интеграция четырех ключевых компонентов. Ведущий подчеркивает, что NVIDIA активно поддерживает коннекторы для популярных open-source фреймворков, таких как LangChain и LlamaIndex, что позволяет разработчикам использовать знакомые инструменты без необходимости переписывать архитектуру с нуля.
Основные составляющие системы:
- Custom Data Loader: компонент для сегментации документов и подготовки данных.
- Текстовая модель эмбеддингов: инструмент для преобразования текстовых фрагментов в векторные представления.
- Векторная база данных: хранилище для индексации векторов и быстрого поиска по ним.
- Большая языковая модель (LLM): основной движок для генерации ответов на основе полученного контекста.
Пошаговая реализация на Python 1:46
Весь процесс разработки, занимающий менее 5 минут и около 100 строк кода на Python, строится вокруг использования API NVIDIA. Для доступа к моделям разработчику необходимо получить ключ API на платформе NGC.
Для создания пользовательского интерфейса (UI) предлагается использовать фреймворк Streamlit, который позволяет быстро собирать веб-приложения для машинного обучения.
- Подготовка данных: с помощью кода на Streamlit создается директория для загрузки файлов, форма для выбора документов и индикатор успешной загрузки.
- Эмбеддинг: модель, размещенная на эндпоинтах NVIDIA AI Foundation, подключается через коннектор LangChain.
- Векторизация: в коде реализована логика разбиения документов на чанки (фрагменты) по количеству символов с последующим использованием библиотеки FAISS для хранения векторов в памяти.
- Сборка пайплайна: финальный этап включает создание шаблонов промптов, механизм извлечения релевантных документов и сохранение истории диалога в контексте Streamlit, чтобы сообщения не пропадали при обновлении страницы.
Доступность и ресурсы 3:25
Помимо облачных эндпоинтов, NVIDIA предоставляет возможности для экспериментов с open-source LLM, ускоренными на новейших графических процессорах компании. Использование эндпоинтов NVIDIA AI Foundation бесплатно для первых 10 000 транзакций API, что делает этот стек привлекательным для прототипирования.
Все примеры кода, включая рассмотренный чат-бот, доступны в официальном репозитории NVIDIA с примерами генеративного ИИ на GitHub. Для дальнейшего изучения технологии RAG разработчикам рекомендуется использовать документацию и профильные технические блоги NVIDIA.
