Cómo utilizar la recuperación de generación aumentada (RAG) para aplicaciones Go

Implementar RAG (usando LangChain y PostgreSQL) para mejorar la precisión y relevancia de los resultados de LLM

Este repositorio contiene el código fuente correspondiente a la publicación del blog Cómo usar la recuperación de generación aumentada (RAG) para aplicaciones Go, que cubre cómo aprovechar el lenguaje de programación Go para usar bases de datos vectoriales y técnicas como la recuperación de generación aumentada (RAG) con langchaingo.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) y otros modelos básicos se han entrenado con un gran corpus de datos, lo que les permite desempeñarse bien en muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Pero una de las limitaciones más importantes es que la mayoría de los modelos básicos y los LLM utilizan un conjunto de datos estáticos que a menudo tienen un límite de conocimiento específico (digamos, enero de 2023).

RAG (Retrieval Augmented Generation) mejora los LLM al recuperar dinámicamente información externa durante el proceso de generación de respuesta, expandiendo así la base de conocimientos del modelo más allá de sus datos de entrenamiento originales. Las soluciones basadas en RAG incorporan un almacén de vectores que se puede indexar y consultar para recuperar la información más reciente y relevante, ampliando así el conocimiento del LLM más allá de su límite de formación. Cuando un LLM equipado con RAG necesita generar una respuesta, primero consulta un almacén de vectores para encontrar información relevante y actualizada relacionada con la consulta. Este proceso garantiza que los resultados del modelo no se basen sólo en su conocimiento preexistente, sino que se complementen con la información más reciente, mejorando así la precisión y relevancia de sus respuestas.