Как использовать поисковую дополненную генерацию (RAG) для приложений Go

Внедрите RAG (с использованием LangChain и PostgreSQL) для повышения точности и актуальности результатов LLM.

Этот репозиторий содержит исходный код, соответствующий сообщению в блоге «Как использовать поисковую дополненную генерацию (RAG) для приложений Go», в котором рассказывается, как использовать язык программирования Go для использования векторных баз данных и таких методов, как поисковая расширенная генерация (RAG) с langchaingo.

Модели большого языка (LLM) и другие базовые модели были обучены на большом массиве данных, что позволяет им хорошо справляться со многими задачами обработки естественного языка (NLP). Но одним из наиболее важных ограничений является то, что большинство базовых моделей и LLM используют статический набор данных, который часто имеет определенный порог знаний (скажем, январь 2023 года).

RAG (Поисковая расширенная генерация) расширяет возможности LLM за счет динамического извлечения внешней информации в процессе генерации ответа, тем самым расширяя базу знаний модели за пределы ее исходных обучающих данных. Решения на основе RAG включают в себя векторное хранилище, которое можно индексировать и запрашивать для получения самой последней и актуальной информации, тем самым расширяя знания LLM за пределы ограничений, необходимых для обучения. Когда LLM, оснащенному RAG, необходимо сгенерировать ответ, он сначала запрашивает векторное хранилище, чтобы найти соответствующую актуальную информацию, связанную с запросом. Этот процесс гарантирует, что результаты модели не просто основаны на уже существующих знаниях, но дополнены новейшей информацией, тем самым повышая точность и актуальность ее ответов.