Βασική υλοποίηση RAG: Οδηγός βήμα προς βήμα

Το RAG αποτελεί ουσιώδες στοιχείο της σύγχρονης υποδομής που βασίζεται σε LLM. Επιτρέποντας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να έχουν πρόσβαση σε εξωτερικά δεδομένα, συμβάλλει στην αντιμετώπιση προβλημάτων όπως οι ψευδαισθήσεις και τα ελλιπή δεδομένα εκπαίδευσης. Επιπλέον, δίνει στις εταιρείες τη δυνατότητα να χρησιμοποιούν εσωτερικές βάσεις γνώσεων που περιέχουν ευαίσθητες ή αποκλειστικές πληροφορίες.

Η υλοποίηση RAG μπορεί να είναι πολύ σύνθετη. Ωστόσο, ένα βασικό σύστημα RAG κατασκευάζεται εκπληκτικά εύκολα. Για τους αρχάριους, η δημιουργία μιας απλής αρχιτεκτονικής μπορεί να αναδείξει πώς λειτουργεί το RAG στην πράξη και να αποτελέσει εφαλτήριο για περαιτέρω πειραματισμό.

Σε αυτό το άρθρο θα σκιαγραφήσουμε μια βασική υλοποίηση RAG, θα καλύψουμε τις βέλτιστες πρακτικές και, στη συνέχεια, θα κατασκευάσουμε ένα λειτουργικό σύστημα χρησιμοποιώντας Python, ChromaDB και δύο μοντέλα της Perplexity για τη δημιουργία ενσωματώσεων (embeddings) και απαντήσεων.

Ένα βασικό σύστημα RAG έχει τρία κύρια στοιχεία: έναν ενορχηστρωτή, μια πηγή πληροφοριών και ένα LLM. Σε μια τυπική ροή εργασίας, ο χρήστης εισάγει μια προτροπή και ο ενορχηστρωτής την τροποποιεί ώστε να πραγματοποιήσει αναζήτηση σε όσες πηγές πληροφοριών είναι συνδεδεμένες. Οι πληροφορίες που ανακτώνται προστίθενται στη συνέχεια στο αρχικό πλαίσιο εισόδου και αποστέλλονται στο LLM, ώστε να δημιουργηθεί μια απάντηση.

Θα πρέπει να λάβετε υπόψη τα παρακάτω βήματα κατά την κατασκευή της υλοποίησης RAG σας:

Ευρετηρίαση και ενσωμάτωση: Σε αυτό το στάδιο, τα έγγραφά σας μετατρέπονται σε μια πηγή πληροφοριών στην οποία ο ενορχηστρωτής μπορεί να πραγματοποιεί αναζητήσεις. Ένας από τους πιο συνηθισμένους τρόπους για να γίνει αυτό είναι η δημιουργία ενός διανυσματικού ευρετηρίου με δυνατότητα αναζήτησης. Θα χρησιμοποιήσουμε ένα εξειδικευμένο μοντέλο της Perplexity για να μετατρέψουμε τα τμήματα των εγγράφων σας σε ενσωματώσεις (embeddings). Στη συνέχεια, θα αποθηκεύσουμε τις ενσωματώσεις στη ChromaDB, μια δημοφιλή διανυσματική βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα.
Ενορχήστρωση: Πρόκειται για την εφαρμογή που βρίσκεται ανάμεσα στην εξωτερική πηγή πληροφοριών (στην περίπτωσή μας, μια διανυσματική βάση δεδομένων) και στο LLM. Θα δημιουργήσουμε ένα απλό σενάριο Python που θα λειτουργεί ως ενορχηστρωτής.
Ανάκτηση και δημιουργία: Όταν ένας χρήστης κάνει μια ερώτηση μέσω της διεπαφής συνομιλίας, ο ενορχηστρωτής θα την παραλάβει, θα εκτελέσει μια διανυσματική αναζήτηση και θα τροφοδοτήσει το LLM με την εμπλουτισμένη είσοδο. Αντί να κατασκευάσουμε ένα αποκλειστικό frontend, θα χρησιμοποιήσουμε τη γραμμή εντολών για να επικοινωνούμε με τον ενορχηστρωτή μας σε Python.

Υπάρχουν πολλοί τύποι αρχιτεκτονικής RAG και κάθε περίπτωση χρήσης απαιτεί διαφορετική προσέγγιση. Παρ' όλα αυτά, ορισμένες βέλτιστες πρακτικές ισχύουν σε κάθε περίπτωση και εξασφαλίζουν συστήματα ακριβή, οικονομικά αποδοτικά, επεκτάσιμα και εύκολα συντηρήσιμα.

Οι παρακάτω βέλτιστες πρακτικές ισχύουν για όλους τους τύπους υλοποίησης RAG:

Εξασφαλίστε μια καθαρή διοχέτευση εισαγωγής δεδομένων: Τα δεδομένα προέλευσης θα πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο καθαρά πριν από την ευρετηρίαση. Θα πρέπει επίσης να χρησιμοποιείτε ένα μοντέλο ενσωμάτωσης κατάλληλο για το περιεχόμενό σας.
Χρησιμοποιήστε υβριδική αναζήτηση: Οι καλύτερες μέθοδοι ανάκτησης, είτε πρόκειται για αναζήτηση σε διανυσματική βάση δεδομένων, αναζήτηση στον ιστό μέσω API, διάσχιση γράφου γνώσης, αναζήτηση με λέξεις-κλειδιά ή άλλες μεθόδους, διαφέρουν ανάλογα με την περίπτωση χρήσης. Η επιλογή του σωστού συνδυασμού είναι σημαντική για την ελαχιστοποίηση του κόστους.
Αξιολογήστε το σύστημά σας: Μετά την υλοποίηση, θα πρέπει να αξιολογήσετε το σύστημα με βάση τρία βασικά κριτήρια: ακρίβεια, συνάφεια και καθυστέρηση. Η ακρίβεια αφορά την πραγματολογική ορθότητα, η συνάφεια το κατά πόσο οι πληροφορίες που ανακτώνται ανταποκρίνονται στα ερωτήματα των χρηστών και η καθυστέρηση την ταχύτητα με την οποία ανακτώνται οι πληροφορίες.
Χειριστείτε τις πληροφορίες με ασφάλεια: Αν το σύστημα RAG σας αντλεί ιδιωτικές εσωτερικές πληροφορίες, βεβαιωθείτε ότι αυτές αποθηκεύονται με ασφάλεια και ότι η πρόσβαση στη διεπαφή του συστήματος ελέγχεται. Τα κλειδιά API δεν πρέπει να κοινοποιούνται ποτέ.

Σε αυτόν τον οδηγό θα κατασκευάσουμε μια εφαρμογή γραμμής εντολών που απαντά σε ερωτήσεις σχετικά με ένα μεμονωμένο έγγραφο. Θα χρησιμοποιήσουμε Python, ChromaDB και το Perplexity API.

Ο στόχος δεν είναι να κατασκευάσουμε ένα σύστημα RAG έτοιμο για παραγωγή. Αντίθετα, πρόκειται για έναν οδηγό φιλικό προς τους αρχάριους, σχεδιασμένο για να δείξει πώς λειτουργεί στην πράξη μια στοιχειώδης αρχιτεκτονική RAG.

Βεβαιωθείτε ότι τα παρακάτω είναι εγκατεστημένα στον υπολογιστή σας και ότι διαθέτετε λογαριασμό Perplexity API:

Python: Αυτή είναι η γλώσσα προγραμματισμού που θα χρησιμοποιήσουμε για να κατασκευάσουμε τον ενορχηστρωτή, ο οποίος θα συντονίζει τη ροή δεδομένων μεταξύ του μοντέλου ενσωμάτωσης, της ChromaDB και της Perplexity.
Visual Studio: Θα χρησιμοποιήσουμε το Visual Studio ως πρόγραμμα επεξεργασίας κώδικα. Μετά την εγκατάσταση, ανοίξτε τον πίνακα Extensions και κατεβάστε την επέκταση Python.
Λογαριασμός Perplexity API: Η Perplexity θα παρέχει τόσο το μοντέλο ενσωμάτωσης (το οποίο μετατρέπει τα δεδομένα σας σε διανυσματικές ενσωματώσεις) όσο και το LLM που θα επεξεργαστεί την εμπλουτισμένη προτροπή. Δεν χρειάζεστε λογαριασμό επί πληρωμή για αυτό, αν και θα υπάρξει ένα μικρό κόστος σε πιστώσεις.

Ξεκινήστε δημιουργώντας έναν φάκελο με τίτλο rag-project και ανοίξτε τον στο VS Code επιλέγοντας File > Open Folder. Στη συνέχεια, ανοίξτε το ενσωματωμένο τερματικό μέσω της επιλογής Terminal > New Terminal.

Πληκτρολογήστε τα παρακάτω για να δημιουργήσετε ένα εικονικό περιβάλλον Python:

bash

py -3.12 -m venv .venv

Τώρα πρέπει να εγκαταστήσετε τέσσερις βιβλιοθήκες Python: perplexityai, chromadb, python-dotenv και numpy. Το Perplexity SDK θα σας επιτρέψει να συνδεθείτε στα μοντέλα της Perplexity μέσω API. Η ChromaDB δημιουργεί τη διανυσματική βάση δεδομένων και θα εκτελείται τοπικά. Η Python-dotenv φορτώνει με ασφάλεια τα κλειδιά API σας από ένα τοπικό αρχείο, ενώ η NumPy χρειάζεται κατά τη διαδικασία εισαγωγής δεδομένων.

Εγκαταστήστε τις με την παρακάτω εντολή:

bash

.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install perplexityai chromadb python-dotenv numpy

Προσθέστε τα παρακάτω αρχεία στον φάκελο rag-project (ριζικός φάκελος του έργου) επιλέγοντας New File… στην πλαϊνή γραμμή Explorer:

index.py: Αυτή είναι η εφαρμογή που θα ευρετηριάσει το έγγραφό σας. Μπορείτε να την εκτελέσετε ξανά για να προσθέσετε επιπλέον κείμενο.
rag.py: Αυτή είναι η εφαρμογή Python που θα λειτουργεί ως ενορχηστρωτής.
document.txt: Αυτό το αρχείο θα περιέχει την τεκμηρίωση που θα μετατρέψετε σε διανυσματική βάση δεδομένων.
.env: Εδώ θα φυλάσσετε το κλειδί σας για το Perplexity API.

Στο αρχείο .env πληκτρολογήστε τα εξής:

plaintext

PERPLEXITY_API_KEY=your_api_key_here

Αντικαταστήστε το your_api_key_here με το πραγματικό σας κλειδί. Για να το αποκτήσετε, μεταβείτε στον αρχικό πίνακα ελέγχου του Perplexity API Console και επιλέξτε Create an API key. Κρατήστε αυτό το κλειδί API ιδιωτικό.

Πίνακας ελέγχου του Perplexity API Console που εμφανίζει υπόλοιπο πιστώσεων 10,00 $, το κουμπί Create API key και κάρτες για τα API Orchestrator, Agent, Search, Embeddings και Decisions.

Θα χρησιμοποιήσουμε δύο μοντέλα: το pplx-embed-v1-0.6b της Perplexity για τη δημιουργία ενσωματώσεων της τεκμηρίωσής μας πριν από τη μεταφόρτωση στη ChromaDB και το GPT-5.6-Luna (μέσω του API της Perplexity), το οποίο θα επεξεργάζεται τις πληροφορίες που ανακτώνται.

Στο document.txt, προσθέστε το κείμενο που θα ανακτά η διοχέτευση RAG σας. Αν δεν έχετε κάποιο έγγραφο πρόχειρο, χρησιμοποιήστε για αυτόν τον οδηγό το έργο του William Blake Songs of Innocence and of Experience από το Project Gutenberg. Πρόκειται για ένα σύντομο, ευκολονόητο κείμενο που αποτελεί κοινό κτήμα.

Αντιγράψτε και επικολλήστε τον παρακάτω κώδικα στο index.py. Κάθε υπότιτλος εξηγεί εν συντομία τι κάνει το τμήμα κώδικα που ακολουθεί. Αυτό είναι το πρόγραμμα που θα μετατρέψει το υλικό προέλευσης σε διανυσματικές ενσωματώσεις και θα τις αποθηκεύσει σε μια βάση δεδομένων ChromaDB, χρησιμοποιώντας το μοντέλο ενσωμάτωσης της Perplexity, pplx-embed-v1-0.6b, και τη βιβλιοθήκη NumPy.

Δείτε τι κάνει το πρόγραμμα:

Ανοίγει το document.txt.
Χωρίζει το κείμενο σε επικαλυπτόμενα τμήματα.
Στέλνει αυτά τα τμήματα στο μοντέλο ενσωμάτωσης pplx-embed-v1-0.6b της Perplexity.
Αποκωδικοποιεί και κανονικοποιεί τα διανύσματα που επιστρέφονται χρησιμοποιώντας τη NumPy, μια βιβλιοθήκη Python με υπολογιστικές συναρτήσεις.
Αποθηκεύει τα διανύσματα και τα αρχικά τμήματα σε μια βάση δεδομένων ChromaDB (θα τη δείτε να εμφανίζεται στον κατάλογο του έργου σας).

Έχει ρυθμιστεί ώστε να μην ευρετηριάζει ξανά το έγγραφό σας κάθε φορά που το εκτελείτε. Αν προσθέσετε πληροφορίες στο document.txt, θα δημιουργήσει ενσωματώσεις μόνο για το νέο κείμενο.

python

from pathlib import Path
from collections import defaultdict, deque
from hashlib import sha256
import base64
import numpy as np
import chromadb
from dotenv import load_dotenv
from perplexity import Perplexity
# 1. Connect to Perplexity and ChromaDB
load_dotenv()
ai = Perplexity()
db = chromadb.PersistentClient(path="./rag_database_perplexity")
collection = db.get_or_create_collection(
    name="documents",
    metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)
# Convert Perplexity's encoded embeddings into numerical vectors
def decode_embedding(encoded):
    vector = np.frombuffer(base64.b64decode(encoded), dtype=np.int8).astype(np.float32)
    norm = np.linalg.norm(vector)
    if norm == 0:
        raise ValueError("Received a zero-length embedding vector.")
    return (vector / norm).tolist()
# 2. Read the document and split it into chunks
text = Path("document.txt").read_text(encoding="utf-8")
words = text.split()
chunk_size = 180
overlap = 30
step = chunk_size - overlap
chunks = [" ".join(words[i:i + chunk_size]) for i in range(0, len(words), step)]
if not chunks:
    raise ValueError("document.txt is empty.")
# 3. Retrieve the chunks already stored in ChromaDB
existing = collection.get(include=["documents"])
stored_chunks = defaultdict(deque)
existing_ids = set(existing["ids"])
for chunk_id, document in zip(existing["ids"], existing["documents"]):
    stored_chunks[document].append(chunk_id)
# 4. Identify unchanged and new chunks
new_chunks = []
new_ids = []
kept_ids = set()
unchanged = 0
for chunk in chunks:
    if stored_chunks[chunk]:
        chunk_id = stored_chunks[chunk].popleft()
        kept_ids.add(chunk_id)
        unchanged += 1
    else:
        chunk_hash = sha256(chunk.encode("utf-8")).hexdigest()
        chunk_id = f"chunk-{chunk_hash}"
        suffix = 1
        while chunk_id in existing_ids or chunk_id in kept_ids or chunk_id in new_ids:
            chunk_id = f"chunk-{chunk_hash}-{suffix}"
            suffix += 1
        new_chunks.append(chunk)
        new_ids.append(chunk_id)
        kept_ids.add(chunk_id)
# 5. Generate embeddings in batches of up to 100 chunks
batch_size = 100
for i in range(0, len(new_chunks), batch_size):
    batch_chunks = new_chunks[i:i + batch_size]
    batch_ids = new_ids[i:i + batch_size]
    embeddings = ai.embeddings.create(
        model="pplx-embed-v1-0.6b",
        input=batch_chunks,
        encoding_format="base64_int8"
    )
    vectors = [decode_embedding(item.embedding) for item in embeddings.data]
    # 6. Store each batch in ChromaDB
    collection.upsert(
        ids=batch_ids,
        documents=batch_chunks,
        embeddings=vectors
    )
    print(f"Indexed batch {(i // batch_size) + 1}")
# 7. Remove outdated chunks
old_ids = [chunk_id for chunk_id in existing["ids"] if chunk_id not in kept_ids]
if old_ids:
    collection.delete(ids=old_ids)
# 8. Display indexing results
print("Indexing complete!")
print("Unchanged chunks:", unchanged)
print("New or modified chunks:", len(new_chunks))
print("Removed chunks:", len(old_ids))
print("Total stored chunks:", collection.count())

Αντιγράψτε και επικολλήστε τον παρακάτω κώδικα στο rag.py. Πρόκειται για μια πλήρη αλλά λιτή υλοποίηση RAG που χρησιμοποιεί το Perplexity SDK και τη λειτουργικότητα τοπικής διανυσματικής βάσης δεδομένων της ChromaDB.

Δείτε τι θα συμβεί όταν εκτελέσετε το πρόγραμμα:

Συνδέεται στην Perplexity και στη νέα σας βάση δεδομένων ChromaDB.
Ελέγχει ότι η βάση δεδομένων περιέχει ευρετηριασμένα έγγραφα.
Δέχεται μια ερώτηση από τον χρήστη.
Στέλνει την ερώτηση στο μοντέλο ενσωμάτωσης της Perplexity.
Αποκωδικοποιεί και κανονικοποιεί την ενσωμάτωση που προκύπτει χρησιμοποιώντας τη NumPy.
Αναζητά στη ChromaDB τα τρία πιο παρόμοια τμήματα εγγράφων.
Δημιουργεί μια προτροπή που περιέχει τα τμήματα που ανακτήθηκαν και την ερώτηση του χρήστη.
Στέλνει την προτροπή στο GPT-5.6 Luna μέσω του Agent API της Perplexity.
Εμφανίζει την απάντηση και περιμένει την επόμενη ερώτηση.

python

import base64
import numpy as np
import chromadb
from dotenv import load_dotenv
from perplexity import Perplexity
# 1. Connect to Perplexity and the existing ChromaDB database
load_dotenv()
ai = Perplexity()
db = chromadb.PersistentClient(path="./rag_database_perplexity")
collection = db.get_collection("documents")
# Convert Perplexity's encoded embeddings into numerical vectors
def decode_embedding(encoded):
    vector = np.frombuffer(base64.b64decode(encoded), dtype=np.int8).astype(np.float32)
    norm = np.linalg.norm(vector)
    if norm == 0:
        raise ValueError("Received a zero-length embedding vector.")
    return (vector / norm).tolist()
# 2. Check that the database contains indexed documents
count = collection.count()
if count == 0:
    raise ValueError("The database is empty. Run index.py first.")
print("Connected to existing ChromaDB database.")
print("Stored chunks:", count)
# 3. Accept questions from the user
while True:
    question = input("\nAsk a question (or type exit): ")
    if question.lower().strip() == "exit":
        break
    if not question.strip():
        continue
    # 4. Convert the question into a Perplexity embedding
    question_response = ai.embeddings.create(
        model="pplx-embed-v1-0.6b",
        input=[question],
        encoding_format="base64_int8"
    )
    question_vector = decode_embedding(question_response.data[0].embedding)
    # 5. Retrieve the most similar document chunks from ChromaDB
    results = collection.query(
        query_embeddings=[question_vector],
        n_results=min(3, count)
    )
    context = "\n\n".join(results["documents"][0])
    # 6. Construct a prompt and send it to the fixed LLM
    response = ai.responses.create(
        model="openai/gpt-5.6-luna",
        instructions=(
            "Answer using only the supplied document excerpts. "
            "Do not use external information. "
            "If the answer is not present, say you don't know."
        ),
        input=f"Document excerpts:\n{context}\n\nQuestion: {question}"
    )
    # 7. Display the answer
    print("\nAnswer:\n", response.output_text)

Στο τερματικό PowerShell του VS Code, πληκτρολογήστε τα παρακάτω για να δημιουργήσετε ενσωματώσεις για το περιεχόμενο του document.txt:

bash

.\.venv\Scripts\python.exe index.py

Αν το έγγραφό σας έχει ευρετηριαστεί με επιτυχία, θα δείτε μια έξοδο παρόμοια με την παρακάτω:

plaintext

Indexing complete!
Unchanged chunks: 0
New or modified chunks: 58
Removed chunks: 0
Total stored chunks: 58

Τώρα ήρθε η ώρα να εκτελέσετε την κύρια εφαρμογή ενορχήστρωσης. Πληκτρολογήστε την παρακάτω εντολή:

bash

.\.venv\Scripts\python.exe rag.py

Αν εκτελεστεί με επιτυχία, θα δείτε τα εξής:

plaintext

Connected to existing ChromaDB database.
Stored chunks: 58
Ask a question (or type exit):

Τώρα μπορείτε να κάνετε ερωτήσεις που θα αντλούν πληροφορίες από τη διανυσματική βάση δεδομένων που δημιουργήσατε, όπως:

plaintext

Ask a question (or type exit): What animals does William Blake talk about?
Answer: The excerpts mention sheep, lambs, birds, beasts, wolves, tigers, and a lion.

Το σύστημα που κατασκευάσατε περιλαμβάνει τις δύο βασικές διοχετεύσεις που υπάρχουν σε κάθε αρχιτεκτονική RAG: μια διοχέτευση ευρετηρίασης ή «εισαγωγής δεδομένων» και μια διοχέτευση ανάκτησης και δημιουργίας.

Η βασική σας υλοποίηση RAG κάνει πλέον όλα τα παρακάτω:

Διανυσματική αποθήκευση: Οι ενσωματώσεις αποθηκεύονται στη βάση δεδομένων ChromaDB στο τοπικό σας περιβάλλον, με βάση το αρχείο γνώσεών σας.
Σταδιακή ευρετηρίαση: Για τα τμήματα εγγράφων που δεν έχουν αλλάξει δεν δημιουργούνται ξανά ενσωματώσεις, και μπορείτε να ενημερώνετε το έγγραφο όποτε θέλετε.
Σημασιολογική ανάκτηση: Η ChromaDB ανακτά τμήματα με βάση τη διανυσματική ομοιότητα (κατόπιν αιτήματος του ενορχηστρωτή).
Δημιουργία τεκμηριωμένων απαντήσεων: Το LLM λαμβάνει τα αποσπάσματα που ανακτήθηκαν ως πλαίσιο και τα ενσωματώνει σε μια απάντηση.
Ανεξάρτητη ευρετηρίαση και υποβολή ερωτημάτων: Μπορείτε να κάνετε ερωτήσεις χωρίς να επεξεργάζεστε ξανά όλο το κείμενο του αρχείου γνώσεών σας.
Σύνδεση με μοντέλο μέσω API: Όλες οι απαντήσεις δημιουργούνται με το GPT-5.6 Luna μέσω της Perplexity και όχι από ένα μοντέλο που εκτελείται στον υπολογιστή σας.

Ο στόχος αυτού του οδηγού είναι η κατασκευή μιας απλής, βασικής υλοποίησης. Καλύπτει ορισμένα από τα βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής RAG που υπάρχουν στα σύγχρονα συστήματα. Αν θέλετε να προχωρήσετε παραπέρα, υπάρχουν διάφοροι τρόποι για να την αξιοποιήσετε ως βάση.

Ακολουθούν ορισμένες ιδέες για να διευρύνετε το εύρος της υλοποίησής σας:

Πειραματιστείτε με το LangChain: Το LangChain είναι ένα από τα πιο δημοφιλή πλαίσια ενορχήστρωσης ανοιχτού κώδικα. Περιλαμβάνει έτοιμα στοιχεία για την κατασκευή εφαρμογών που μπορούν να εκτελούν σύνθετες διοχετεύσεις RAG.
Επεκτείνετε τη λειτουργικότητα αναζήτησης: Συνδυάστε την πυκνή διανυσματική αναζήτηση με λεξική αναζήτηση (με λέξεις-κλειδιά), όπως το BM25. Η προσθήκη αναζήτησης στον ιστό μέσω του Perplexity Search API θα σας επέτρεπε επίσης να τεκμηριώνετε τις απαντήσεις με βάση τρέχοντα δεδομένα.
Προσθέστε ένα μοντέλο επανακατάταξης: Ενσωματώστε ένα μοντέλο επανακατάταξης που κατατάσσει τα αποσπάσματα που ανακτήθηκαν σε σχέση με την αρχική προτροπή και επιλέγει τα πιο σχετικά, ώστε να συμπεριληφθούν στο πλαίσιο εισόδου που παρέχεται στο LLM.
Κατασκευάστε ένα προσαρμοστικό σύστημα RAG: Το προσαρμοστικό RAG χρησιμοποιεί είτε ένα LLM είτε έναν ταξινομητή (ένα στοιχείο μέσα στον ενορχηστρωτή) για να καθορίσει ποια μέθοδο ανάκτησης θα χρησιμοποιήσει σε ένα αρθρωτό σύστημα RAG. Η κατασκευή ενός τέτοιου συστήματος είναι ένας καλός τρόπος για να εξερευνήσετε πιο εξελιγμένες υλοποιήσεις RAG.

Αν και όλα αυτά μπορεί να ακούγονται περίπλοκα, να έχετε υπόψη ότι δημοφιλείς πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης όπως η Perplexity μπορούν να παρέχουν προηγμένη βοήθεια στον προγραμματισμό. Είναι εξαιρετικές για προσωπικά έργα και πειραματισμό, ενώ το κόστος μπορεί να διατηρηθεί σχετικά χαμηλό.

Σημείωση: Αυτός ο οδηγός χρησιμοποιεί το GPT-5.6 Luna. Η διαθεσιμότητα των μοντέλων μπορεί να αλλάξει, επομένως ίσως χρειαστεί να ενημερώσετε την κλήση API.

Διαδικασία βασικής υλοποίησης RAG: Μια γενική επισκόπηση

Βέλτιστες πρακτικές: Τι κάνει μια υλοποίηση RAG αποτελεσματική;

Βασική υλοποίηση RAG: Οδηγός 7 βημάτων

Βήμα 1: Εγκατάσταση λογισμικού

Βήμα 2: Δημιουργία φακέλου έργου

Βήμα 3: Ρύθμιση των αρχείων σας

Βήμα 4: Σύνταξη του προγράμματος ευρετηρίασης

Βήμα 5. Σύνταξη του ενορχηστρωτή για το σύστημα RAG

Βήμα 6: Εκτέλεση των εφαρμογών

Βήμα 7: Κατανόηση όσων κατασκευάσατε

Επόμενα βήματα: Πώς να εξελίξετε περαιτέρω αυτή την υλοποίηση