|
### **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: |
|
|
|
```bash |
|
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: |
|
|
|
```python |
|
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: |
|
|
|
```python |
|
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: |
|
|
|
```python |
|
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: |
|
|
|
```python |
|
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](https: |
|
|
|
Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊 |
