래그를 배우기위한 5 일 로드맵 - 분석 Vidhya

검색 증강 생성 (RAG) : 5 일 학습 로드맵

검색 증강 생성의 짧은 래그는 외부 지식 소스를 통합하여 대형 언어 모델 (LLM)을 향상시킵니다. 이것은 환각 (정보 제작) 및 구식 지식과 같은 LLM의 한계를 다룹니다. 이 하이브리드 접근법은보다 정확하고 관련성있는 응답을 위해 검색 기반 시스템과 LLM의 강점을 결합합니다.

RAG 프로세스 : 사용자 쿼리가 외부 지식 기반을 검색하는 리트리버로 전송됩니다. 검색된 문서는 원래 쿼리와 함께 LLM에 공급되어 더 많은 정보를 제공합니다.

헝겊이 없으면 LLM은 다음과 같은 과제에 직면합니다.

• 환각 위험 증가
• 구식 정보
• 정확도 및 사실 신뢰성 감소

이 5 일간의 로드맵은 래그 학습에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.

1 일차 : 헝겊 기초

• 현대 NLP에서 Rag의 목적과 중요성을 이해하십시오.
• 핵심 구성 요소를 배우십시오 : 검색 및 생성.
• 검색 아키텍처 (예 : DPR, BM25) 및 생성 아키텍처 (예 : GPT, BART, T5)를 탐색하십시오.

2 일차 : 검색 시스템 구축

• 밀도가 높은 (DPR, Colbert) 및 드문 (BM25, TF-IDF) 검색으로의 깊은 다이빙.
• Elasticsearch 또는 Faiss와 같은 라이브러리를 사용하여 기본 검색을 구현하십시오.
• 검색을위한 지식 기반 구조 및 데이터 준비를 이해합니다.

3 일차 : 생성 모델을 미세 조정합니다

• T5, GPT-2 및 BART와 같은 미리 훈련 된 모델을 탐색하십시오.
• 질문 응답 또는 요약과 같은 작업에 대한 모델을 미세 조정하십시오.
• 검색이 생성 프로세스를 어떻게 증가시키는 지 이해합니다.

4 일차 : 작동하는 걸레 시스템 구현

• 검색 및 생성 구성 요소를 결합하십시오.
• Llamaindex의 Rag Pipeline을 활용하여 실제 구현을 위해 사용하십시오.
• 검색된 문서 수 및 생성 전략과 같은 매개 변수를 실험하십시오.

5 일차 : 강력한 걸레 시스템 구축

• 도메인 별 작업을위한 고급 미세 조정.
• 더 큰 데이터 세트 및 지식 기반으로 확장.
• 성능 최적화 (메모리, 속도).
• Bleu 및 Rouge와 같은 메트릭을 사용하여 Rag 모델을 평가합니다.

이 로드맵을 사용하면 5 일 이내에 헝겊의 필수 요소를 파악할 수 있습니다. 실습 접근 방식의 경우 Llamaindex를 사용하여 Rag 시스템을 구축하는 데 무료 코스를 탐색하는 것을 고려하십시오.

위 내용은 래그를 배우기위한 5 일 로드맵 - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!