Cara menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk aplikasi Go

Menerapkan RAG (menggunakan LangChain dan PostgreSQL) untuk meningkatkan akurasi dan relevansi keluaran LLM

Repositori ini berisi kode sumber yang sesuai dengan postingan blog Cara menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk aplikasi Go yang mencakup cara memanfaatkan bahasa pemrograman Go untuk menggunakan Database Vektor dan teknik seperti Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan langchaingo.

Model Bahasa Besar (LLM) dan model dasar lainnya telah dilatih pada kumpulan data yang besar sehingga memungkinkan mereka bekerja dengan baik di banyak tugas pemrosesan bahasa alami (NLP). Namun salah satu batasan terpentingnya adalah sebagian besar model fondasi dan LLM menggunakan kumpulan data statis yang sering kali memiliki batasan pengetahuan tertentu (misalnya, Januari 2023).

RAG (Retrieval Augmented Generation) meningkatkan LLM dengan mengambil informasi eksternal secara dinamis selama proses pembuatan respons, sehingga memperluas basis pengetahuan model di luar data pelatihan aslinya. Solusi berbasis RAG menggabungkan penyimpanan vektor yang dapat diindeks dan ditanyakan untuk mengambil informasi terkini dan relevan, sehingga memperluas pengetahuan LLM melampaui batas pelatihannya. Ketika LLM yang dilengkapi dengan RAG perlu menghasilkan respons, LLM terlebih dahulu menanyakan penyimpanan vektor untuk menemukan informasi relevan dan terkini terkait dengan kueri tersebut. Proses ini memastikan bahwa keluaran model tidak hanya didasarkan pada pengetahuan yang sudah ada sebelumnya namun juga ditambah dengan informasi terkini, sehingga meningkatkan akurasi dan relevansi tanggapannya.