วิธีใช้แอปพลิเคชันดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) สำหรับ Go

ใช้ RAG (โดยใช้ LangChain และ PostgreSQL) เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของเอาต์พุต LLM

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีซอร์สโค้ดที่สอดคล้องกับโพสต์บนบล็อก วิธีใช้แอปพลิเคชันดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) สำหรับ Go ซึ่งครอบคลุมวิธีการใช้ประโยชน์จากภาษาการเขียนโปรแกรม Go เพื่อใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์และเทคนิคต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) ด้วย langchaingo

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และโมเดลพื้นฐานอื่นๆ ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคลังข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้สามารถทำงานได้ดีในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ต่างๆ แต่ข้อจำกัดที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือโมเดลพื้นฐานและ LLM ส่วนใหญ่ใช้ชุดข้อมูลแบบคงที่ซึ่งมักจะมีการตัดความรู้เฉพาะออกไป (เช่น มกราคม 2023)

RAG (Retrieval Augmented Generation) ปรับปรุง LLM โดยการดึงข้อมูลภายนอกแบบไดนามิกในระหว่างกระบวนการสร้างการตอบสนอง ดังนั้นจึงขยายฐานความรู้ของโมเดลไปไกลกว่าข้อมูลการฝึกอบรมดั้งเดิม โซลูชันที่ใช้ RAG จะรวมเอาร้านค้าเวกเตอร์ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีและสอบถามเพื่อดึงข้อมูลล่าสุดและเกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงเป็นการขยายความรู้ของ LLM นอกเหนือจากการตัดขาดการฝึกอบรม เมื่อ LLM ที่ติดตั้ง RAG จำเป็นต้องสร้างการตอบสนอง ก่อนอื่นจะสอบถามร้านค้าเวกเตอร์เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและทันสมัยที่เกี่ยวข้องกับการสืบค้น กระบวนการนี้ช่วยให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองไม่ได้ขึ้นอยู่กับความรู้ที่มีอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังเสริมด้วยข้อมูลล่าสุด ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของการตอบสนอง