So verwenden Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) für Go-Anwendungen

Implementieren Sie RAG (mit LangChain und PostgreSQL), um die Genauigkeit und Relevanz der LLM-Ausgaben zu verbessern

Dieses Repository enthält Quellcode, der dem Blog-Beitrag How to use Retrieval Augmented Generation (RAG) for Go-Anwendungen entspricht, der behandelt, wie man die Programmiersprache Go nutzt, um Vektordatenbanken und Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) mit langchaingo zu nutzen.

Large Language Models (LLMs) und andere Basismodelle wurden anhand eines großen Datenkorpus trainiert, sodass sie bei vielen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gute Leistungen erbringen können. Eine der wichtigsten Einschränkungen besteht jedoch darin, dass die meisten Basismodelle und LLMs einen statischen Datensatz verwenden, der häufig einen bestimmten Wissensgrenzwert aufweist (z. B. Januar 2023).

RAG (Retrieval Augmented Generation) verbessert LLMs durch den dynamischen Abruf externer Informationen während des Antwortgenerierungsprozesses und erweitert so die Wissensbasis des Modells über die ursprünglichen Trainingsdaten hinaus. RAG-basierte Lösungen umfassen einen Vektorspeicher, der indiziert und abgefragt werden kann, um die aktuellsten und relevantesten Informationen abzurufen, wodurch das Wissen des LLM über seine Trainingsgrenze hinaus erweitert wird. Wenn ein mit RAG ausgestattetes LLM eine Antwort generieren muss, fragt es zunächst einen Vektorspeicher ab, um relevante, aktuelle Informationen im Zusammenhang mit der Anfrage zu finden. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Ergebnisse des Modells nicht nur auf bereits vorhandenem Wissen basieren, sondern durch die neuesten Informationen ergänzt werden, wodurch die Genauigkeit und Relevanz seiner Antworten verbessert wird.