Вопрос или проблема
Я строю решение RAG на локальном компьютере. Я использую 2 модели, загруженные с Ollama
- nomic-embed-text (модель встраивания)
- llama3.2:3b (модель llm)
Для тестирования у меня есть только один pdf-документ объемом около 100 страниц, который был разбит на части
- размер_части=1000
- перекрытие_частей=100
- размер_встраивания=348
Векторы затем хранятся локально с помощью Chroma
На каждый запрос уходит около 3,5 минут, что, на мой взгляд, довольно медленно. Также ответ не очень точный. Я изучаю
- Увеличение точности – я думаю, что сделал лишь минимум. Я рассматриваю возможность инженерии подсказок, ранжирования документов, дальнейшей обработки документов и т.д.
- Увеличение скорости – у меня нет никаких идей, кроме как увеличения мощности оборудования (что я и сделаю).
Есть ли другие предложения?
Ответ или решение
Улучшение производительности и точности решения RAG с использованием Ollama
Создание решения RAG (Retrieval-Augmented Generation) на локальной машине является захватывающим и потенциально полезным проектом, однако возникшие проблемы с производительностью и точностью требуют комплексного подхода для их устранения. Мы рассмотрим два основных направления: улучшение точности и ускорение обработки запросов.
1. Повышение точности
Точность ответов, генерируемых вашей моделью LLM (llama3.2:3b), может быть значительно улучшена следующими способами:
-
Промпт-инжиниринг: Используйте более детализированные и целенаправленные подсказки для вашей модели. Например, задавайте контекстные вопросы, предварительно формулируя запросы так, чтобы они более точно нацеливались на определённые информации из ваших данных. Попробуйте включить примеры взаимосвязи и контекста, чтобы облегчить понимание модели.
-
Ранжирование документов: Перед подачей на вход LLM проанализируйте и отсортируйте документы по их релевантности к запросу. Вы можете использовать метрики, такие как cosine similarity, чтобы оценить схожесть векторов, полученных из модели
nomic-embed-text, и выбрать наиболее соответствующие сегменты текста. -
Предварительная обработка документов: Подумайте о том, чтобы провести дополнительную обработку ваших PDF-документов, включая извлечение ключевых фраз или создание резюме, что может существенно сократить объем информации, с которой работает модель, и таким образом улучшить точность.
-
Использование обучения с учителем: Если у вас есть возможность, можно обучить модель на дополнительных примерах, чтобы она могла лучше справляться с вашими специфическими сценариями и запросами.
2. Увеличение скорости обработки
Задержка в 3.5 минуты, несмотря на то, что это может быть вызвано недостаточной вычислительной мощностью, значительно повышает фрустрацию пользователей. Вот несколько тактик по оптимизации скорости выполнения:
-
Оптимизация архитектуры: Проверьте вашу текущую архитектуру и настройки Chroma. Убедитесь, что индексы и хранилище вектора оптимизированы для быстрого поиска. Возможно, стоит рассмотреть использование базы данных с поддержкой геометрического поиска, если это не сделано ранее.
-
Параллелизация задач: Если ваше решение позволяет, попробуйте распараллелить процесс генерации запросов. Используйте потоки или задачи, чтобы обработать несколько запросов одновременно, что может значительно сократить общее время выполнения.
-
Кэширование результатов: Внедрите кэширование для часто запрашиваемых результатов. Если один и тот же запрос был выполнен ранее, ответ можно сразу извлечь из кэша, а не обрабатывать его вновь.
-
Настройка параметров моделей: Изучите возможность изменения настроек вашей модели, таких как размер контекста или количество итераций, необходимых для генерации, чтобы ускорить процесс. Возможно, выделение меньшего объёма данных на каждом запросе или использование уменьшенной версии модели также помогут.
-
Рамка для запусков моделей: Используйте более оптимизированные библиотеки или структуры для запуска ваших моделей, такие как TensorFlow Lite или PyTorch с использованием GPU, если ваше оборудование это поддерживает. Оптимизация в этом направлении может существенно повлиять на скорость обработки данных.
Заключение
Улучшение производительности и точности вашего RAG-решения с использованием моделей от Ollama требует систематического и продуманного подхода. Комбинируя методы, описанные выше, можно не только ускорить обработку запросов, но и повысить уровень достоверности ответов, что, в конечном счёте, приведёт к большему удовлетворению от использования этой технологии.