RAG und seine praktische Implementierung mit LangChain, Bun, Ollama und Qdrant
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Sébastien TIMONER
Als Experte für Webentwicklung und Teammanagement spezialisiere ich mich auf die Erstellung und Optimierung hochleistungsfähiger digitaler Lösungen. Mit umfassender Expertise in modernen Technologien wie React.js, Node.js, TypeScript, Symfony und Zephyr OS für IoT stelle ich bei offroadLabs den Erfolg komplexer SaaS- und IoT-Projekte von der Konzeption bis zur Produktion für Unternehmen verschiedener Branchen sicher.
Bei offroadLabs biete ich maßgeschneiderte Entwicklungsdienstleistungen, die technische Expertise mit einem kollaborativen Ansatz verbinden. Ob bei der Erstellung einer innovativen SaaS-Lösung, der Entwicklung von IoT-Systemen mit Zephyr OS, der Modernisierung einer bestehenden Anwendung oder der Unterstützung bei der Weiterbildung eines Teams - ich setze mich für die Bereitstellung robuster und leistungsstarker Lösungen ein, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Projekts zugeschnitten sind.
Ich bin verfügbar für Projekte im Raum Aix-en-Provence oder vollständig remote.
Moderne Large Language Models (LLMs) sind beeindruckend, haben jedoch eine wesentliche Einschränkung: Ihr Wissen ist in ihren Gewichtungen fixiert, was es schwierig macht, ihr Wissen zu aktualisieren und zu erweitern. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz, der entwickelt wurde, um dieses Problem zu lösen. Von Meta im Jahr 2020 eingeführt, verbindet es ein Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank (zum Beispiel einer Sammlung von Dokumenten), damit es aktuelle und spezifische Informationen in seine Antworten einbeziehen kann. In der Praxis extrahiert das RAG-System für jede gestellte Frage zunächst relevante Inhalte aus seiner Dokumentenbasis und generiert dann eine Antwort, indem es diesen abgerufenen Kontext mit den sprachlichen Fähigkeiten des LLM kombiniert.
Hinweis: Der vollständige Quellcode für das in diesem Artikel erwähnte Beispielprojekt ist auf GitHub verfügbar.
Was ist RAG und warum sollte man es verwenden?
Architektur eines RAG-Systems
Praktische Implementierung mit TypeScript
Codeanalyse und Best Practices
Vorteile des technischen Stacks
Weiterführende Themen
Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet wörtlich "durch Abruf erweiterte Generierung". Die Idee besteht darin, das Wissen vom Modell zu trennen. Anstatt zu versuchen, alle Informationen in die Parameter eines LLM einzubauen (durch kostspieliges Fine-Tuning) oder ein klassisches Modell zu entwerfen, das Antworten aus Daten vorhersagen würde, lassen wir das Hauptmodell Text generieren und erweitern es mit einem Zwischenschritt der Informationsabfrage. Ein typischer RAG-Pipeline funktioniert wie folgt:
Dieser Prozess ermöglicht es dem Modell, sich zum Zeitpunkt der Generierung auf spezifisches externes Wissen zu stützen, ohne es dauerhaft speichern zu müssen. Dies kann mit einem Menschen verglichen werden, der angesichts einer Frage Bücher oder Referenzdokumente konsultieren würde, bevor er antwortet: Das LLM "durchsucht seine Bibliothek", bevor es spricht.
Der RAG-Ansatz ist besonders nützlich, wenn ein Konversationsassistent eine sich entwickelnde oder umfangreiche Wissensbasis verwalten muss. Hier sind einige Beispiele für konkrete Anwendungsfälle, in denen RAG im Vergleich zu klassischen Methoden hervorragend abschneidet:
Dokumentarische Chatbots: Ein Assistent, der von der technischen Dokumentation eines Unternehmens angetrieben wird und in der Lage ist, Fragen von Entwicklern oder Kunden zu beantworten, indem er direkt aus Handbüchern, internen Wissensdatenbanken oder sogar Quellcode schöpft. Zum Beispiel kann das Modell mit API-Spezifikationen oder dem Code eines Open-Source-Projekts verbunden werden, um zu erklären, wie eine Funktion funktioniert oder warum ein bestimmtes Design gewählt wurde.
Dynamische FAQs: In einem Kundenservice-Kontext kann ein RAG-Chatbot häufig gestellte Fragen (FAQs) auf der Grundlage der neuesten Richtlinien oder Produktdaten beantworten. Wenn sich eine Richtlinie (z.B. Rückgabebedingungen) ändert, müssen Sie nur das Referenzdokument aktualisieren, und der Bot wird es sofort berücksichtigen, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist. Dies führt zu stets aktuellen FAQs mit der Möglichkeit, die Informationsquelle zur Unterstützung der Antwort anzugeben.
Juristische Assistenten: Ein Assistent kann Anwälten oder Juristen helfen, indem er relevante Passagen in einer Datenbank von Gesetzen, Rechtsprechung oder Verträgen für eine bestimmte Frage findet und dann die Antwort in natürlicher Sprache formuliert. Das Modell muss nicht das gesamte Bürgerliche Gesetzbuch auswendig kennen; es muss nur die entsprechenden Artikel nachschlagen. Dasselbe gilt für einen medizinischen Assistenten, der Datenbanken wissenschaftlicher Publikationen oder medizinischer Protokolle abfragen könnte, um Antworten auf der Grundlage des neuesten klinischen Wissens zu geben.
Programmierassistent: Dies ist der Fall unseres Beispielprojekts – ein Assistent, der den Inhalt eines Code-Repositorys kennt und Fragen zu diesem Code beantworten kann (Architektur, Rolle eines Moduls, potenzielle Fehler usw.). Anstatt ein spezialisiertes Programmiermodell zu trainieren, verwenden wir ein generalistisches LLM, das durch die Suche nach relevanten Codedateien im Repository erweitert wird.
Ein vollständiges RAG-System umfasst typischerweise die folgenden Komponenten:
Indexierung und Speicherung
Abfrage-Pipeline
Generierung und Nachbearbeitung
typescript
Für unsere Implementierung haben wir einen modernen und leistungsstarken Stack gewählt:
Diese Kombination bietet ein ausgezeichnetes Gleichgewicht zwischen Leistung, Entwicklungskomfort und Flexibilität.
Beginnen wir mit der Initialisierung unseres Projekts:
bash
typescript
Die Indexierung ist ein entscheidender Schritt in einem RAG-System. Sie umfasst die Umwandlung von Rohdokumenten in angemessen große Chunks und anschließend die Generierung von Embeddings für jeden Chunk.
typescript
typescript
typescript
Das Aufteilen von Dokumenten in Chunks ist ein kritischer Schritt, der die Qualität der Ergebnisse direkt beeinflusst. Einige Best Practices:
Die Qualität der semantischen Suche ist essenziell:
Die Konstruktion von Prompts ist eine Kunst, die die Qualität der Antworten stark beeinflusst:
typescript
Bun bietet signifikante Vorteile für diese Art von Anwendung:
LangChain erleichtert die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen erheblich:
Ollama ermöglicht das lokale Ausführen von Sprachmodellen mit großer Flexibilität:
Qdrant ist eine moderne Vektordatenbank, die für semantische Suche konzipiert wurde:
Um die Qualität eines RAG-Systems zu messen:
Retrieval-Augmented Generation stellt einen bedeutenden Fortschritt dar in der Art und Weise, wie wir Sprachmodelle für spezifische Anwendungsfälle nutzen können. Durch die Trennung von Wissen und Generierungsmodell ermöglicht RAG die Erstellung von KI-Assistenten, die genauer, aktueller und transparenter sind.
Unsere Implementierung mit TypeScript, Bun, LangChain, Ollama und Qdrant zeigt, dass es jetzt möglich ist, leistungsstarke RAG-Systeme mit modernen und zugänglichen Technologien zu erstellen. Dieser Ansatz ebnet den Weg für eine neue Generation von KI-Assistenten, die in der Lage sind, auf spezifischen Wissensdatenbanken zu argumentieren und gleichzeitig die Flüssigkeit und Kohärenz großer Sprachmodelle beizubehalten.
Zögern Sie nicht, den vollständigen Quellcode auf GitHub zu erkunden und ihn an Ihre eigenen Anwendungsfälle anzupassen. RAG ist eine sich entwickelnde Technologie, und es gibt zahlreiche Möglichkeiten für Innovation in diesem spannenden Bereich.