PyThaGo/LLMLit · LLMLit Retrieval-Augmented Generation

Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀

Retrieval-Augmented Generation (RAG) folosind modelul LLMLit disponibil pe Hugging Face. RAG combină căutarea informațiilor relevante cu generarea de texte pentru a produce răspunsuri mai precise. Vom utiliza Hugging Face pentru a integra acest model și vom folosi o bază de date externă pentru a face interogări și a îmbogăți răspunsurile generate de modelul LLMLit.

1. Instalarea pachetelor necesare 🛠️

În primul rând, trebuie să instalezi librăriile necesare pentru a lucra cu Hugging Face și LLMLit. Poți face acest lucru folosind pip:

pip install transformers datasets faiss-cpu

transformers este pachetul care ne permite să interacționăm cu modelele de la Hugging Face.
datasets ne ajută să gestionăm datele externe pentru căutare.
faiss-cpu este opțional, dar îl recomandăm pentru căutarea vectorială rapidă a documentelor.

2. Încărcarea modelului LLMLit de pe Hugging Face 🔄

Acum, putem încarcă modelul LLMLit folosind Hugging Face:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Încărcăm modelul LLMLit și tokenizer-ul
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")

3. Configurarea bazei de date de documente 🔍

Pentru a folosi RAG, avem nevoie de o sursă externă de documente pentru a recupera informațiile relevante. În exemplul de față, vom folosi FAISS pentru căutarea rapidă a documentelor. Începe prin a crea un index FAISS:

import faiss
import numpy as np

# Crearea unui set de documente fictive
documents = [
    "LLMLit este un model puternic de procesare a limbajului natural.",
    "RAG combină generarea de texte cu căutarea de informații externe.",
    "Hugging Face oferă o platformă excelentă pentru modelele AI.",
    "FAISS este un tool de căutare vectorială rapidă pentru baze de date mari."
]

# Tokenizare și crearea vectorilor pentru documente
embedding_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def encode_documents(documents):
    embeddings = []
    for doc in documents:
        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings.append(embedding_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).numpy())
    return np.vstack(embeddings)

document_vectors = encode_documents(documents)

# Crearea indexului FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(document_vectors.shape[1])  # Distanta L2
index.add(document_vectors)

4. Căutarea celor mai relevante documente 🔍

Acum, putem folosi FAISS pentru a căuta documentele cele mai relevante pe baza întrebării utilizatorului:

def retrieve_documents(query, top_k=3):
    query_vector = encode_documents([query])  # Încodifică întrebarea
    distances, indices = index.search(query_vector, top_k)  # Căutăm cele mai apropiate documente
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# Exemplu de interogare
query = "Cum se folosește RAG în aplicațiile AI?"
relevant_documents = retrieve_documents(query)
print(relevant_documents)

5. Generarea răspunsului folosind LLMLit 📝

Acum că avem documentele relevante, le putem utiliza pentru a genera un răspuns contextului întrebării. Vom adăuga aceste documente la promptul nostru pentru LLMLit:

def generate_answer(query, documents):
    context = " ".join(documents)  # Adăugăm documentele relevante ca și context
    prompt = f"Întrebare: {query}\nContext: {context}\nRăspuns:"

    # Tokenizarea promptului
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

    # Generarea răspunsului
    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

# Generarea răspunsului final
answer = generate_answer(query, relevant_documents)
print(answer)

6. Rezultatul final 🎯

În acest moment, ai un sistem complet RAG care combină căutarea de documente externe cu generarea de text utilizând LLMLit. Modelul va căuta informațiile relevante în documentele tale și va genera un răspuns informativ și precis.

Concluzie 🌟

Implementarea RAG folosind LLMLit îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor oferite de modele de limbaj, deoarece acestea pot accesa o bază de date externă pentru a obține informații mai precise și mai detaliate. Utilizând Hugging Face și librăriile precum FAISS, poți construi un sistem puternic de întrebări și răspunsuri bazat pe RAG.

🔗 Pentru a experimenta cu LLMLit și pentru mai multe informații, vizitează pagina oficială Hugging Face a modelului LLMLit.

Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊