Budowanie produkcyjnych systemów RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) stało się domyślnym wzorcem budowania aplikacji AI, które potrzebują dostępu do prywatnej lub aktualnej wiedzy. Jednak przepaść między demonstracyjnym pipeline'em RAG a systemem produkcyjnym jest ogromna. W tym przewodniku dzielimy się lekcjami z wdrażania systemów RAG obsługujących tysiące zapytań dziennie.

Dlaczego RAG ma znaczenie

Duże modele językowe są potężne, ale halucynują, a ich dane treningowe mają datę graniczną. RAG rozwiązuje oba problemy, pobierając odpowiednie dokumenty przed wygenerowaniem odpowiedzi. Model staje się silnikiem wnioskowania nad Twoimi danymi, a nie czarną skrzynką.

Strategia podziału dokumentów

Największy wpływ na jakość RAG ma sposób podziału dokumentów. Nasze doświadczenia pokazują, że:

• Podział semantyczny (dzielenie na granicach tematycznych) przewyższa okna o stałym rozmiarze o 15-20% w metrykach wyszukiwania.
• Nakładanie się 10-15% między fragmentami zapobiega utracie kontekstu na granicach.
• Wzbogacanie metadanymi — dołączanie źródła, daty i nagłówków sekcji do każdego fragmentu — drastycznie poprawia filtrowanie.

Fragment o 512 tokenach z bogatymi metadanymi konsekwentnie wygrywa z fragmentem o 1024 tokenach bez kontekstu w naszych benchmarkach.

Wybór modelu embeddingów

Nie wszystkie modele embeddingów są sobie równe. W zastosowaniach korporacyjnych ze specjalistycznym słownictwem zalecamy:

1. Zacznij od silnego modelu ogólnego przeznaczenia (np. text-embedding-3-large).
2. Testuj na swoich rzeczywistych zapytaniach — syntetyczne benchmarki rzadko się przekładają.
3. Rozważ fine-tuning embeddingów na swoich danych, jeśli precyzja wyszukiwania jest poniżej 85%.

Pipeline wyszukiwania

Produkcyjny pipeline wyszukiwania wykracza poza prostą podobieństwo kosinusowe:

• Wyszukiwanie hybrydowe: połącz wyszukiwanie wektorowe z dopasowaniem słów kluczowych BM25. Wyłapuje dokładne terminy, które embeddingi czasem pomijają.
• Re-ranking: użyj cross-encodera do ponownej oceny 20-50 najlepszych kandydatów. Dodaje opóźnienie, ale znacząco poprawia precyzję.
• Rozszerzanie zapytań: przepisz zapytanie użytkownika na kilka zapytań wyszukiwania, aby uchwycić różne sformułowania.

Ramy ewaluacji

Nie możesz poprawić tego, czego nie mierzysz. Śledzimy trzy metryki:

• Recall wyszukiwania@k: czy odpowiednie dokumenty są w top k wyników?
• Wierność odpowiedzi: czy wygenerowana odpowiedź opiera się na pobranym kontekście?
• Trafność odpowiedzi: czy odpowiedź rzeczywiście adresuje pytanie użytkownika?

Automatyczna ewaluacja z LLM-as-judge zapewnia szybką iterację. Ocena ludzka na złotym zbiorze daje punkt odniesienia.

Kwestie wdrożeniowe

• Cache: cache'uj embeddingi i wyniki częstych zapytań. Cache Redis może zmniejszyć opóźnienie o 60% i koszty o 40%.
• Streaming: przesyłaj odpowiedzi token po tokenie dla lepszego postrzeganego czasu odpowiedzi.
• Monitoring: loguj każdy krok wyszukiwania i generowania. Gdy jakość spada, musisz wskazać, czy wyszukiwanie czy generowanie jest wąskim gardłem.
• Guardrails: wdróż walidację wyników, aby wyłapać halucynacje, odpowiedzi nie na temat i wycieki wrażliwych danych.

Podsumowanie

Budowanie produkcyjnego RAG to dyscyplina inżynieryjna, nie ćwiczenie z prompt engineeringu. Systemy, które odnoszą sukces, intensywnie inwestują w jakość danych, strojenie pipeline'u wyszukiwania i ciągłą ewaluację. Zacznij prosto, mierz wszystko i iteruj na podstawie rzeczywistego feedbacku użytkowników.