Yüksek Lisans Uygulamalarını Bağlama Duyarlı Teknolojilerle Geliştirme Büyük Dil Modellerinin uygulamaları çeşitli sektörlerde dönüştürücü etki yaratarak doğal dil işleme ve anlamada yeni bir çığır açmıştır. İnsan benzeri metinler üretmesiyle tanınan Yüksek Lisans'lar, sohbet robotlarında, içerik oluşturmada ve hatta karmaşık problem çözme görevlerinde devrim yarattı. Bununla birlikte, etkileyici yeteneklerine rağmen, Yüksek Lisanslar, özellikle ve uzun süreli etkileşimlerde doğruluğun korunması konularında dikkate değer zorluklarla karşı karşıyadır. Yaygın bir tuzak, oluşturulan içeriğin akıcı olmasına rağmen yanlışlığa veya ilgisizliğe sürüklenebileceği " " olan eğilimleridir. bağlam farkındalığı halüsinasyonlara ve gibi teknolojilerin önemli hale geldiği yer burasıdır. LLM'leri geniş veri kümelerinden ilgili bilgileri dinamik olarak alan RAG ile entegre ederek bu sınırlamaları önemli ölçüde azaltabiliriz. Yapılandırılmış vektör verilerini verimli bir şekilde işleme ve alma kapasitesine sahip Yüksek Lisans'lar ve vektör veritabanları arasındaki sinerji, Yüksek Lisans uygulamalarına yeni bir derinlik, bağlam ve güvenilirlik düzeyi getirmeyi vaat ediyor. Geri Almayla Artırılmış Üretim (RAG) vektör veritabanları Bu blogda okuyucular şunları bekleyebilir: : Yüksek Lisans'ın bağlam farkındalığı ve doğruluk sorunları gibi sınırlamalarını anlamak. Yüksek Lisans Zorluklarına İlişkin Kapsamlı Anlayışlar : Bu tekniklerin geleneksel Yüksek Lisans'ın dezavantajlarını nasıl giderdiğinin araştırılması. RAG ve Vektör Veritabanlarına Giriş : LLM uygulamalarını geliştirmek için RAG'ın vektör veritabanlarıyla entegrasyonunu gösteren uygulamalı örnekler. Pratik Gösterimler ve Öğreticiler : Bu entegrasyonların kurumsal ortamlarda nasıl etkili bir şekilde uygulanabileceğinin araştırılması. Gerçek Dünya Uygulamaları : İster bir teknoloji meraklısı, ister yapay zeka uygulayıcısı, ister iş uzmanı olun, blog değerli bilgiler ve pratik bilgiler sağlamayı amaçlamaktadır. Çeşitli Hedef Kitleler için Eyleme Geçirilebilir Bilgi Almayla Artırılmış Üretimi (RAG) Anlamak yapay zeka ve doğal dil işleme alanında yenilikçi bir paradigmadır. Bilgi erişimini dil oluşturma sürecine entegre ederek geleneksel dil modellerinden önemli bir değişimi işaret ediyor. Bu hibrit yaklaşım, yapay zeka modellerinin yalnızca bağlamsal olarak doğru değil, aynı zamanda dış veri kaynaklarından gelen güncel bilgilerle aşılanmış yanıtlar üretme yeteneğini de geliştiriyor. Almayla Artırılmış Üretim (RAG), RAG'ın başlangıcı, GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi standart dil modellerinin sınırlamalarının üstesinden gelme arayışına kadar uzanabilir. Geleneksel modeller, tutarlı metin oluşturma konusundaki yeterliliklerine rağmen, özellikle belirli, gerçek zamanlı bilgi gerektiren sorgular için genellikle doğru, gerçeğe dayalı yanıtlar sağlama konusunda zorluk çeker. Geri Almayla Artırılmış Üretimin (RAG) bir vektör veritabanıyla entegre olarak nasıl çalıştığına ilişkin bir açıklama aşağıda verilmiştir: : İş akışı, sistemin zekasının temeli olan kapsamlı bir ile başlar. Bu Bilgi Tabanı genellikle kullanıcılar tarafından sorgulanabilecek bilgileri içeren geniş bir belge külliyatından oluşur. Bu belgeler SSS sayfalarından ve makalelerden yapılandırılmış bilgi veritabanlarına kadar her şey olabilir. Bu belgeler kullanılmadan önce, ön işleme tabi tutuldukları ve yerleştirmelere dönüştürüldükleri bir alım sürecinden geçerler. Metinsel bilgileri vektör yerleştirmelerine dönüştürmek için genellikle karmaşık bir makine öğrenme algoritması olan kullanılır. Bu yerleştirmeler, belgelerin semantik içeriğini çok boyutlu bir alanda sayısal olarak temsil eder; bu da benzerlik karşılaştırmaları için idealdir. Alma ve Dizine Ekleme Bilgi Tabanı Gömme Modeli : Her şey müşterinin bir uygulamayla etkileşime girmesi ve bir sorgu sormasıyla başlar. Bu sorgu, müşterinin yapay zekanın yanıtlamasını beklediği bir bilgi talebi veya sorudur. Müşteri Etkileşimi : Ham müşteri sorgusu daha sonra bir Yerleştirme Modeli tarafından işlenir. Bu model, metin sorgusunu, sorgunun anlamsal anlamını yüksek boyutlu bir alanda yakalayan sayısal bir temsil olan bir vektöre dönüştürür. Sorgu Yerleştirme : Sorgu vektörü, yüksek boyutlu vektör verilerini işlemek için tasarlanmış özel bir veritabanı olan Vektör Veritabanına gönderilir. Veritabanı, en alakalı belge yerleştirmelerini almak için bir benzerlik araması gerçekleştirir. Bu yerleştirmeler, sisteme alınan bir Bilgi Tabanından önceden işlenmiş bilgiyi temsil eder. Vektör Veritabanı Araması : Alınan belge katıştırmaları, hem sorguyu hem de ilgili bağlamı içeren bir bilgi istemi oluşturmak için orijinal sorguyla birleştirilir. Bağlam Alma : Bu zenginleştirilmiş istem daha sonra bir Dil Öğrenme Modeline (LLM) beslenir. LLM, doğru, bilgilendirici ve müşterinin sorgusuyla bağlamsal olarak alakalı bir yanıt oluşturmak için alınan belgelerdeki bağlamı kullanır. Dil Modeli Yanıt Oluşturma : Son olarak LLM, uygulama aracılığıyla müşteriye geri gönderilen üretken bir yanıt üretir. Bu yanıt yalnızca modelin önceden eğitilmiş bilgisine dayanmakla kalmaz, aynı zamanda bilgi tabanından alınan belirli bilgilerle de zenginleştirilir ve bu da onu kullanıcının isteğine son derece uygun hale getirir. Üretken Yanıt Vektör Veritabanları Vektör veritabanları, sayısal vektör biçimine dönüştürülmüş verileri, genellikle modelleri makine öğrenimine yerleştirme gibi işlemler aracılığıyla depolar ve yönetir. Yerleştirmeler, orijinal girdinin anlamsal veya bağlamsal özelliklerini yakalayan, genellikle yüksek boyutlu vektörler olmak üzere verilerin sayısal temsilleridir. Metin verileri söz konusu olduğunda, yerleştirmeler kelimeleri, cümleleri veya tüm belgeleri bilgisayarın işleyebileceği bir forma dönüştürür. Benzer anlamların vektör uzayında yakın olması için bu yerleştirmeleri oluşturmak için makine öğrenimi modelleri, özellikle de sinir ağları kullanılır. Bu veritabanları, vektör uzayı içindeki belirli bir sorgu vektörüne en yakın veri noktalarını konumlandıran benzerlik aramalarını verimli bir şekilde gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. İşte sürece daha derinlemesine bir bakış: : Belgeler alındığında, bir gömme modeli (sinir ağı gibi) metni yüksek boyutlu bir vektöre dönüştürür. Her vektör belgenin anlamsal anlamını sayısal biçimde temsil eder. Bu vektörler daha sonra vektör veritabanında saklanır. Veri Depolama : Hızlı erişimi kolaylaştırmak için veritabanı, Ters Dosya Dizini (IVF) veya Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) gibi yüksek boyutlu alanlara uygun algoritmalar kullanarak bu vektörler üzerinde bir dizin oluşturur. Dizin türünün seçimi, aramanın hızı ve doğruluğu arasında denge kurar. İndeksleme : Bir sorgu yapıldığında aynı gömme modeli kullanılarak bu sorgu da vektöre dönüştürülür. Vektör veritabanı daha sonra sorgu vektörüne en çok benzeyen vektörleri hızlı bir şekilde bulmak için dizini kullanır. Benzerlik, Öklid mesafesi veya kosinüs benzerliği gibi mesafe ölçümleriyle belirlenir. Benzerlik Araması : Gömmelerin Avantajları : Yerleştirmeler, semantik olarak benzer öğelerin vektör uzayında daha yakın olacağı şekilde tasarlanarak sistemlerin bağlamı ve anlamı anlamasını sağlar. Örneğin genomik alanında, gen ekspresyonu verileri, farklı genler ve fenotipler arasındaki ilişkileri gösteren kalıpları ortaya çıkarmak için yerleştirmeler olarak kodlanabilir. Bu, geleneksel analizlerle belirgin olmayabilecek hastalıklara yönelik biyobelirteçlerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Semantik Benzerlik : Verilerdeki geleneksel temsillerle gözden kaçabilecek karmaşık ilişkileri ve nüansları yakalayabilirler. Netflix veya Spotify gibi yayın hizmetlerinin kullandığı tavsiye sistemlerinde pratik bir uygulama görülüyor. Bu platformlar, kullanıcı tercihlerini ve içerik özelliklerini anlamak için yerleştirmeleri kullanır ve böylece kullanıcının önceki seçimleriyle benzerlik taşıyan filmler veya şarkılar önerir. İçerikteki çeşitliliğe rağmen yerleştirmeler, kullanıcı tüketimindeki daha derin kalıpları dikkate alarak türün veya sanatçının ötesine geçen incelikli önerilere olanak tanır. Karmaşık İlişkiler : Gömmeler, çeşitli veri türlerini tek tip bir vektör formatına dönüştürerek karşılaştırma ve alma gibi işlemleri basitleştirir. Tekdüzelik Vector DB'ye Başlarken RAG ve Vector DB ( ) için yerel bir geliştirme ortamı oluşturmak birkaç önemli adımı içerir. Milvus İşte yapılandırılmış bir kılavuz: : Önkoşullar Sisteminizde Python 3.6+ sürümünün kurulu olduğundan emin olun. Milvus'u çalıştırmak için Docker gereklidir. : Sanal çevre Yeni bir sanal ortam oluşturun ve şunu kullanın: python3 -m venv rag-milvus-env source rag-milvus-env/bin/activate # Install supporting dependencies pip install transformers datasets faiss-cpu torch sentence-transformers pymilvus : Milvus docker'ı kullanıyor Milvus Docker görüntüsünü çekin ve çalıştırın: (diğer vektör veri tabanlarını da kullanabilirsiniz) Aşağıdaki adımları kullanabilir veya sağlanan başlangıç kılavuzunu takip edebilirsiniz. burada docker pull milvusdb/milvus:latest docker run -d --name milvus_cpu -p 19530:19530 -p 19121:19121 milvusdb/milvus:latest : Kurulum Verileri Şimdi bazı örnek verileri indirmeyi, yerleştirmeler oluşturmayı ve bunları bir koleksiyona eklemeyi deneyelim. import requests import csv url = "http://qim.fs.quoracdn.net/quora_duplicate_questions.tsv" # Download the file response = requests.get(url) response.raise_for_status() # This will raise an error if the download failed # Decode the content and split into lines lines = response.content.decode('utf-8').splitlines() questions = [] # Process the lines reader = csv.reader(lines, delimiter='\t') next(reader) # Skip the header row for row in reader: questions.extend([row[1], row[4]]) # Assuming the questions are in the 2nd and 3rd columns questions = questions[:10000] Gömmeler Oluştur from sentence_transformers import SentenceTransformer # transformer to create embeddings model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') embeddings = model.encode(questions) DB vektörüne ekleyin. # connect to db connections.connect() embedding_size = 384 # Prepare the collection schema fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=embedding_size) ] schema = CollectionSchema(fields, "questions") collection = Collection("questions", schema) # Insert the document embeddings mr = collection.insert([embeddings]) # to get document, in practice this would be some external DB. id_to_question = {str(mr.primary_keys[i]): questions[i] for i in range(len(questions))} # List all collections collections = list_collections() print(collections) Koleksiyonu indeksleyin. from pymilvus import Collection index_params = { "metric_type": "L2", "index_type": "HNSW", # Index of type HNSW, refer to docs for other types. "params": { "M": 16, # Example value, adjust as needed "efConstruction": 200 } } collection = Collection("questions") collection.create_index( field_name="embedding", index_params=index_params ) Belgeleri Sorgula query = "What is artificial intelligence?" query_embedding = model.encode(query) collection.load() # Define search parameters search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} # Perform the search results = collection.search( data=[query_vector], anns_field="embedding", param=search_params, limit=10, expr=None, consistency_level="Strong" ) # Process results for result in results: milvus_id = str(result.id) # Convert ID to string for dictionary lookup original_question = id_to_question[milvus_id] print(f"Milvus ID: {milvus_id}, Similar Question: {original_question}") Vector db'den anlamsal olarak benzer belgeler aldığımızda, bu bağlam + giriş sorgusunu LLM'lere aktarabiliriz; bu, LLM'lerin artık içeriğe sahip olması nedeniyle çok daha iyi sonuçlara sahip olacaktır. Çözüm Sonuç olarak, RAG'ın Milvus gibi vektör veritabanlarıyla entegrasyonu, LLM uygulamalarındaki en acil zorluklardan bazılarına, özellikle de derin bağlamsal anlayış ve dinamik bilgi erişimi gerektirenlere güçlü bir çözüm sunuyor. İşletmeler, LLM'lerin üretken becerisini vektör veritabanlarının hassasiyeti ve verimliliği ile birleştirerek, yapay zeka odaklı yanıtların alaka düzeyini ve doğruluğunu büyük ölçüde geliştirebilir ve kullanıcılara değerli ve bağlamsal açıdan zengin etkileşimler sağlayabilir. Yapay zeka ilerlemeye devam ettikçe, bu teknolojilerin birleşimi yalnızca bir adımı değil, ileriye doğru bir sıçramayı temsil ediyor ve yapay zekanın tüm sektörlerde daha karmaşık, çeşitli ve incelikli uygulamaları destekleyebileceği bir geleceğin habercisi oluyor. Bu blog, yenilikçilerin ve uygulayıcıların bu araçları denemeye başlamaları ve kurumsal yapay zeka uygulamaları alanında mümkün olanın sınırlarını zorlamaları için zemin hazırladı.
