GenAI: LangChain を使用した RAG システムの構築

生成AIの時代に、

検索された生成（RAG）は、インテリジェントなコンテキストを意識したアプリケーションを構築するための強力なアプローチとして浮上しました。 RAGは、大規模な言語モデル（LLM）の強度を、特定のデータに基づいてクエリに答えるための効率的なドキュメント検索手法を組み合わせています。このブログでは、LangChain、gpt-4o、ollama、groqなどを使用してragパイプラインを実装する方法を紹介します。 > github repo-＆gt;

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RAGパイプラインの主要な機能

データ取得

：Langchainのローダーを使用して、Webソース、ローカルファイル、またはAPIからデータを取得します。
1. ドキュメント処理：テキストスプリッターを使用して効率的な検索のためにドキュメントを小さなチャンクに分解し、より良いインデックス作成とより高速な検索結果を可能にします。
2. ベクトル埋め込み：柔軟な統合のためのOpenAI埋め込みまたはその他の埋め込み技術を使用して、ドキュメントチャンクを高次元ベクターとして表します。
Query Processing
3. ：最も関連性の高いドキュメントチャンクを取得し、LLMS（GPT-4Oまたは同様のモデルなど）を使用して、正確なコンテキストベースの回答を生成します。 Interactive UI
：ドキュメントのアップロード、クエリ、結果の視覚化のためにStreamlitで構築されたシームレスなユーザーインターフェイス。
4. モデル統合：パイプラインは、クラウドベースとローカルモデルの両方をサポートし、プロジェクトのニーズに基づいて適応性を確保します。
5. 使用されるツールとライブラリ
この実装は、さまざまな強力なライブラリとツールに依存しています：
6. • langchain_openai: OpenAI の埋め込みと統合用。
   • langchain_core: LangChain ワークフローを構築するためのコア ユーティリティ。
   • python-dotenv: API キーと環境変数を安全に管理します。
   • streamlit: インタラクティブなユーザー インターフェイスを作成します。
   • langchain_community: ドキュメント ローダーなどのコミュニティ提供ツール。
   • langserve: パイプラインをサービスとしてデプロイするため。
   • fastapi: RAG アプリケーション用の堅牢な API を構築します。
   • uvicorn: FastAPI アプリケーションを提供します。
   • sse_starlette: サーバー送信イベントの処理用。
   • bs4 および beautifulsoup4: Web スクレイピングと HTML コンテンツからのデータ抽出用。
   • pypdf および PyPDF2: PDF ファイルのデータを処理および抽出します。
   • chromadb および faiss-cpu: ベクトル ストアと効率的な類似性検索の管理用。
   • groq: GPT-4o との統合用。
   • cassio: 拡張ベクトル演算のためのツール。
   • wikipedia および arxiv: オンライン ソースからのデータのロード用。
   • langchainhub: 事前に構築されたツールとコンポーネントにアクセスするため。
   • sentence_transformers: 高品質のベクトル埋め込みを作成します。
   • langchain-objectbox: ObjectBox を使用したベクトル埋め込みの管理用。
   • langchain: RAG パイプラインのバックボーンであり、ドキュメントの取得と LLM 統合を処理します。

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   仕組み

   1. 環境のセットアップ:

      • 環境管理ツールを使用して API キーを安全にロードし、クラウドベース モデルとローカル モデルの両方の設定を構成します。

   2. データ読み込み:

      • オンライン ドキュメント、ローカル ディレクトリ、PDF などの複数のソースからデータを読み込みます。

   3. ドキュメントの分割:

      • 大きなドキュメントをより小さく管理しやすいチャンクに分割して、検索の高速化と精度の向上を実現します。

   4. ObjectBox によるベクトル埋め込み:

      • 類似性に基づく検索のために、ドキュメント チャンクを数値ベクトルに変換します。
      • ObjectBox または他のベクター データベースを使用してエンベディングを保存し、高速なデータ取得を可能にします。

   5. クエリ処理:

      • ドキュメントの取得とコンテキストを認識した応答生成を組み合わせて、クエリに正確かつ明確に回答します。

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   ローカル LLM と有料 LLM

   RAG パイプラインを実装する場合、ローカル LLM と有料 LLM のどちらを選択するかは、プロジェクトのニーズと制約によって異なります。簡単な比較は次のとおりです:

   Feature	Local LLMs	Paid LLMs (e.g., OpenAI GPT)
   Data Privacy	High – Data stays on local machines.	Moderate – Data sent to external APIs.
   Cost	One-time infrastructure setup.	Recurring API usage costs.
   Performance	Dependent on local hardware.	Scalable and optimized by providers.
   Flexibility	Fully customizable.	Limited to API functionality.
   Ease of Use	Requires setup and maintenance.	Ready-to-use with minimal setup.
   Offline Capability	Yes.	No – Requires internet connection.

   高度なプライバシーやオフライン機能を必要とするプロジェクトには、ローカル LLM が最適です。スケーラブルでメンテナンス不要の実装には、多くの場合、有料の LLM がより良い選択肢となります。

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   Streamlit によるインタラクティブ UI

   アプリケーションは Streamlit と統合して、ユーザーが次のことができる直感的なインターフェイスを作成します。

   • 埋め込み用のドキュメントをアップロードします。
   • クエリを入力してドキュメントのコンテンツを取得および分析します。
   • 関連するドキュメントのスニペットと LLM によって生成された回答をリアルタイムで表示します。

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   RAG が重要な理由

   RAG により、アプリケーションは次のことが可能になります。

   • ユーザー固有のデータに基づいて、正確でコンテキストを認識した応答を提供します。
   • 高度な検索メカニズムを使用して、大規模なデータセットを効率的に処理します。
   • 取得と生成をシームレスに組み合わせて、LLM の機能を強化します。
   • プロジェクトの多様なニーズに対応する柔軟な導入オプションをサポートします。

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   GitHub リポジトリ

   この GitHub リポジトリで完全な実装を探索できます。これには、独自の RAG を利用したアプリケーションを構築するために必要なすべてのドキュメントが含まれています。

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   このデモンストレーションは、LangChain を LLM およびベクトル データベースと組み合わせることで得られる計り知れない可能性を強調しています。チャットボット、ナレッジ アシスタント、リサーチ ツールのいずれを構築している場合でも、RAG は堅牢なデータ駆動型の結果を提供するための強固な基盤を提供します。

以上がGenAI: LangChain を使用した RAG システムの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。