人工智能中的分块 - 你缺少的秘密武器

大家好！ ？

你知道是什么让我彻夜难眠吗？思考如何让我们的人工智能系统更智能、更高效。今天，我想谈谈一些听起来很基础但在构建强大的人工智能应用程序时至关重要的事情：分块 ✨。

到底什么是分块？ ？

将分块视为人工智能将大量信息分解为可管理的小部分的方式。就像你不会尝试一下子把整个披萨塞进嘴里一样（或者也许你会，这里没有判断力！），你的人工智能需要将大文本分解成更小的片段才能有效地处理它们。

这对于我们所说的 RAG（检索增强生成）模型尤其重要。这些坏孩子不只是编造事实——他们实际上从外部来源获取真实信息。很整洁，对吧？

你为什么要关心？ ？

看，如果你正在构建任何处理文本的东西 - 无论是客户支持聊天机器人还是花哨的知识库搜索 - 正确进行分块是提供准确答案的人工智能与仅给出答案的人工智能之间的区别。 嗯。

块太大？你的模型没有抓住要点。
块太小？它迷失在细节中。

让我们亲自动手：真实的例子？

Python 示例：语义分块

首先，让我们看一个使用 LangChain 进行语义分块的 Python 示例：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import TextLoader

def semantic_chunk(file_path):
    # Load the document
    loader = TextLoader(file_path)
    document = loader.load()

    # Create a text splitter
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len,
        separators=["\n\n", "\n", " ", ""]
    )

    # Split the document into chunks
    chunks = text_splitter.split_documents(document)

    return chunks

# Example usage
chunks = semantic_chunk('knowledge_base.txt')
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i}: {chunk.page_content[:50]}...")

Node.js 和 CDK 示例：构建知识库

现在，让我们构建一些真实的东西 - 使用 AWS CDK 和 Node.js 的无服务器知识库！ ？

首先，CDK 基础设施（这就是神奇发生的地方）：

import * as cdk from 'aws-cdk-lib';
import * as s3 from 'aws-cdk-lib/aws-s3';
import * as lambda from 'aws-cdk-lib/aws-lambda';
import * as opensearch from 'aws-cdk-lib/aws-opensearch';
import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam';

export class KnowledgeBaseStack extends cdk.Stack {
  constructor(scope: cdk.App, id: string, props?: cdk.StackProps) {
    super(scope, id, props);

    // S3 bucket to store our documents
    const documentBucket = new s3.Bucket(this, 'DocumentBucket', {
      removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY,
    });

    // OpenSearch domain for storing our chunks
    const openSearchDomain = new opensearch.Domain(this, 'DocumentSearch', {
      version: opensearch.EngineVersion.OPENSEARCH_2_5,
      capacity: {
        dataNodes: 1,
        dataNodeInstanceType: 't3.small.search',
      },
      ebs: {
        volumeSize: 10,
      },
    });

    // Lambda function for processing documents
    const processorFunction = new lambda.Function(this, 'ProcessorFunction', {
      runtime: lambda.Runtime.NODEJS_18_X,
      handler: 'index.handler',
      code: lambda.Code.fromAsset('lambda'),
      environment: {
        OPENSEARCH_DOMAIN: openSearchDomain.domainEndpoint,
      },
      timeout: cdk.Duration.minutes(5),
    });

    // Grant permissions
    documentBucket.grantRead(processorFunction);
    openSearchDomain.grantWrite(processorFunction);
  }
}

现在，执行分块和索引的 Lambda 函数：

import { S3Event } from 'aws-lambda';
import { S3 } from 'aws-sdk';
import { Client } from '@opensearch-project/opensearch';
import { defaultProvider } from '@aws-sdk/credential-provider-node';
import { AwsSigv4Signer } from '@opensearch-project/opensearch/aws';

const s3 = new S3();
const CHUNK_SIZE = 1000;
const CHUNK_OVERLAP = 200;

// Create OpenSearch client
const client = new Client({
  ...AwsSigv4Signer({
    region: process.env.AWS_REGION,
    service: 'es',
    getCredentials: () => {
      const credentialsProvider = defaultProvider();
      return credentialsProvider();
    },
  }),
  node: `https://${process.env.OPENSEARCH_DOMAIN}`,
});

export const handler = async (event: S3Event) => {
  for (const record of event.Records) {
    const bucket = record.s3.bucket.name;
    const key = decodeURIComponent(record.s3.object.key.replace(/\+/g, ' '));

    // Get the document from S3
    const { Body } = await s3.getObject({ Bucket: bucket, Key: key }).promise();
    const text = Body.toString('utf-8');

    // Chunk the document
    const chunks = chunkText(text);

    // Index chunks in OpenSearch
    for (const [index, chunk] of chunks.entries()) {
      await client.index({
        index: 'knowledge-base',
        body: {
          content: chunk,
          documentKey: key,
          chunkIndex: index,
          timestamp: new Date().toISOString(),
        },
      });
    }
  }
};

function chunkText(text: string): string[] {
  const chunks: string[] = [];
  let start = 0;

  while (start 



<h2>
  
  
  一切如何协同运作？
</h2>

<ol>
<li>
<strong>文档上传</strong>：当您将文档上传到S3存储桶时，它会触发我们的Lambda函数。</li>
<li>
<strong>处理</strong>：Lambda 函数：

<ul>
<li>从 S3 检索文档</li>
<li>使用我们的智能分块算法对其进行分块</li>
<li>使用元数据为 OpenSearch 中的每个块建立索引</li>
</ul>
</li>
<li>
<strong>检索</strong>：稍后，当您的应用程序需要查找信息时，它可以查询 OpenSearch 以查找最相关的块。</li>
</ol>

<p>以下是如何查询此知识库的快速示例：<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">async function queryKnowledgeBase(query: string) {
  const response = await client.search({
    index: 'knowledge-base',
    body: {
      query: {
        multi_match: {
          query: query,
          fields: ['content'],
        },
      },
    },
  });

  return response.body.hits.hits.map(hit => ({
    content: hit._source.content,
    documentKey: hit._source.documentKey,
    score: hit._score,
  }));
}

AWS 的优势？️

使用 S3、Lambda 和 OpenSearch 等 AWS 服务可以让我们：

• 无服务器可扩展性（无需管理服务器！）
• 按使用付费定价（您的钱包会感谢您的）
• 托管服务（更少的操作工作=更多的编码乐趣）

最后的想法？

好了，伙计们！如何在无服务器知识库中实现分块的真实示例。最好的部分？它会自动缩放并可以处理任何尺寸的文档。

记住，良好分块的关键是：

1. 为您的用例选择正确的块大小
2. 考虑重叠以维持上下文
3. 尽可能使用自然边界（例如句子或段落）

您在构建知识库方面有什么经验？您尝试过不同的分块策略吗？请在下面的评论中告诉我！ ？

以上是人工智能中的分块 - 你缺少的秘密武器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！