Улучшаем RAG Pipeline: схема, эксперименты и будущие инсайты
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - мощный подход, который позволяет большим языковым моделям (LLM) использовать внешние знания, делая их ответы более точными, актуальными и надежными. Но как и любой сложный механизм, RAG-пайплайн требует настройки и оптимизации. Как понять, где именно кроются точки роста и какие улучшения дадут наибольший эффект?
Чтобы лучше ориентироваться в мире оптимизации RAG, я подготовил наглядную схему. Она базируется на отличной диаграмме от Microsoft и выделяет ключевые этапы и компоненты вашего пайплайна, где можно применить улучшения - от предобработки данных и индексации до самого процесса генерации ответа.
Эта схема охватывает если не все, то очень многие известные на сегодня способы сделать RAG пайплайн эффективнее.
Но! Одно дело - знать о возможных улучшениях, другое - проверить их в деле. Значительную часть подходов с этой схемы мы активно пробуем и тестируем вместе со студентами на семинарах в ВШЭ. Мы проверяем гипотезы, измеряем результаты и выясняем, что действительно работает, а что оказывается не столь эффективным на практике.
Считайте этот пост началом серии. Я планирую постепенно делиться нашими находками и результатами экспериментов прямо здесь. Что вы узнаете:
1️⃣Какие конкретные техники улучшения мы применяли.
2️⃣Какие из них дали заметный прирост качества (и какой именно).
3️⃣Какие оказались менее полезными или даже контрпродуктивными.
Кстати, не только мы ищем пути оптимизации RAG. Недавно коллеги из RedMadRobot поделились на Хабре своими успехами и даже привели конкретные цифры прироста от различных методов. Отличный материал для изучения и сравнения.
Все полезные наработки, код и результаты я буду выкладывать в этот репозиторий . Сейчас я привожу материалы в порядок, и первым значимым дополнением станет код для создания бенчмарка оценки качества вашего RAG Pipeline, о котором я упоминал ранее в этом обсуждении. Это критически важный инструмент для объективного измерения эффекта от любых улучшений
Всем хороших майских праздников! 🙌
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - мощный подход, который позволяет большим языковым моделям (LLM) использовать внешние знания, делая их ответы более точными, актуальными и надежными. Но как и любой сложный механизм, RAG-пайплайн требует настройки и оптимизации. Как понять, где именно кроются точки роста и какие улучшения дадут наибольший эффект?
Чтобы лучше ориентироваться в мире оптимизации RAG, я подготовил наглядную схему. Она базируется на отличной диаграмме от Microsoft и выделяет ключевые этапы и компоненты вашего пайплайна, где можно применить улучшения - от предобработки данных и индексации до самого процесса генерации ответа.
Эта схема охватывает если не все, то очень многие известные на сегодня способы сделать RAG пайплайн эффективнее.
Но! Одно дело - знать о возможных улучшениях, другое - проверить их в деле. Значительную часть подходов с этой схемы мы активно пробуем и тестируем вместе со студентами на семинарах в ВШЭ. Мы проверяем гипотезы, измеряем результаты и выясняем, что действительно работает, а что оказывается не столь эффективным на практике.
Считайте этот пост началом серии. Я планирую постепенно делиться нашими находками и результатами экспериментов прямо здесь. Что вы узнаете:
1️⃣Какие конкретные техники улучшения мы применяли.
2️⃣Какие из них дали заметный прирост качества (и какой именно).
3️⃣Какие оказались менее полезными или даже контрпродуктивными.
Кстати, не только мы ищем пути оптимизации RAG. Недавно коллеги из RedMadRobot поделились на Хабре своими успехами и даже привели конкретные цифры прироста от различных методов. Отличный материал для изучения и сравнения.
Все полезные наработки, код и результаты я буду выкладывать в этот репозиторий . Сейчас я привожу материалы в порядок, и первым значимым дополнением станет код для создания бенчмарка оценки качества вашего RAG Pipeline, о котором я упоминал ранее в этом обсуждении. Это критически важный инструмент для объективного измерения эффекта от любых улучшений
Всем хороших майских праздников! 🙌