Расскажи про весь pipeline RAG-системы: какие документы использовались, как они загружались и обрабатывались?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая комбинирует генеративные модели с поиском по базе документов для более точных и обоснованных ответов.

Pipeline RAG-системы обычно включает следующие этапы:

1. Сбор и подготовка документов:

   • Источники могут быть разными: статьи, книги, базы знаний, веб-страницы.
   • Документы загружаются из файлов (PDF, TXT), баз данных или API.

2. Предобработка:

   • Очистка текста от лишних символов, разбиение на сегменты (параграфы, предложения).
   • Токенизация и нормализация.

3. Векторизация:

   • Каждый сегмент преобразуется в вектор с помощью эмбеддингов (например, с помощью моделей Sentence-BERT, OpenAI Embeddings).

4. Индексация:

   • Векторы загружаются в векторную базу данных (FAISS, Pinecone, Milvus) для быстрого поиска.

5. Запрос и поиск:

   • При поступлении запроса он тоже векторизуется.
   • Поиск ближайших по смыслу документов или сегментов в индексе.

6. Генерация ответа:

   • Найденные документы передаются генеративной модели (например, GPT), которая формирует ответ, учитывая найденный контекст.

Пример загрузки и обработки документов на Python:

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# Загрузка документов
loader = TextLoader('documents/article.txt')
docs = loader.load()

# Разбиение на сегменты
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
doc_chunks = text_splitter.split_documents(docs)

# Создание эмбеддингов
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# Индексация
vectorstore = FAISS.from_documents(doc_chunks, embeddings)

# Поиск по запросу
query = "Что такое RAG?"
query_embedding = embeddings.embed_query(query)
results = vectorstore.similarity_search(query)

# Передача результатов генеративной модели для ответа