Budowa własnego silnika RAG z wykorzystaniem LLM + bazy wiedzy

Wprowadzenie do silnika RAG i jego zastosowań

Wraz z dynamicznym rozwojem dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, pojawiła się potrzeba ich integracji z zewnętrznymi źródłami wiedzy. Modele te, mimo imponujących możliwości językowych, posiadają ograniczoną wiedzę opartą na statycznym zbiorze treningowym. Rozwiązaniem tego problemu jest architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG), która łączy możliwości generatywne LLM z aktualną i kontekstową wiedzą przechowywaną w dedykowanej bazie danych.

Silnik RAG składa się z dwóch głównych komponentów: systemu wyszukiwania informacji oraz modelu generującego odpowiedzi. W momencie zadania pytania, system najpierw wyszukuje najbardziej trafne dokumenty z bazy wiedzy, a następnie podaje je jako kontekst do LLM, który generuje odpowiedź. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie odpowiedzi bardziej precyzyjnych i aktualnych, nawet w przypadku informacji, których model wcześniej nie „widział”.

Technologia RAG znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:

• Systemy wsparcia klienta – umożliwiają automatyczne odpowiadanie na pytania użytkowników na podstawie dokumentacji technicznej lub bazy wiedzy o produktach.
• Wewnętrzne wyszukiwarki korporacyjne – pozwalają pracownikom odnaleźć istotne informacje w dużych repozytoriach dokumentów.
• Asystenci naukowi i badawczy – wspierają analizę literatury lub danych naukowych poprzez inteligentne wyszukiwanie i generowanie streszczeń.
• Systemy rekomendacyjne – na podstawie zapytań użytkownika dostarczają spersonalizowane treści z bazy wiedzy.

RAG nie tylko zwiększa trafność odpowiedzi, ale także poprawia interpretowalność wyników – użytkownik może zobaczyć, z których dokumentów pochodzi wiedza użyta do wygenerowania odpowiedzi. Tego typu systemy stają się kluczowym elementem nowoczesnych aplikacji AI, które wymagają zarówno elastyczności językowej, jak i solidnego dostępu do zaufanych źródeł danych.

Wybór odpowiednich narzędzi i technologii

Budowa silnika Retrieval-Augmented Generation (RAG) opiera się na precyzyjnym doborze technologii, które wspólnie tworzą skalowalny, wydajny i elastyczny system. Główne komponenty tego typu rozwiązania to: model językowy (LLM), wektorowa baza wiedzy oraz warstwa integracyjna, która spina cały system w działającą całość. Poniżej przedstawiamy kluczowe kategorie narzędzi i technologii, jakie należy rozważyć przy budowie własnego silnika RAG.

• Modele językowe (LLM): W sercu silnika RAG leży duży model językowy, odpowiedzialny za generowanie odpowiedzi. Można wybrać modele otwartoźródłowe, takie jak LLaMA, Mistral czy Falcon, lub postawić na komercyjne API z dostępem do modeli jak GPT-4 (OpenAI) czy Claude (Anthropic). Istotny jest również sposób integracji – lokalnie czy w chmurze – co ma wpływ na koszt, prywatność oraz szybkość działania.
• Silniki wektorowe (vector stores): Do przechowywania i wyszukiwania semantycznie podobnych dokumentów wykorzystywane są bazy wektorowe. Popularne opcje to FAISS (Facebook), Weaviate, Qdrant, Pinecone oraz Milvus. Różnią się one sposobem indeksowania, skalowalnością i dostępnymi funkcjami, jak np. filtrowanie metadanych czy integracje z innymi narzędziami.
• Embeddery (generatory wektorów): Aby dokumenty mogły zostać zapisane w bazie wektorowej, muszą wcześniej zostać przekształcone w wektory. Do tego celu używa się modeli embeddingowych, takich jak OpenAI Embeddings, Hugging Face Sentence Transformers czy Cohere Embed. Wybór embeddera wpływa bezpośrednio na skuteczność wyszukiwania w bazie wiedzy.
• Frameworki integracyjne: Aby złożyć wszystkie elementy w spójną całość, warto skorzystać z frameworków takich jak LangChain (Python, JavaScript) czy LlamaIndex. Ułatwiają one zarządzanie przepływem danych między bazą, modelem i użytkownikiem, a także obsługują zarządzanie sesją, caching czy fallbacki.
• Języki i środowiska programistyczne: Najczęściej wykorzystywanym językiem w tego typu projektach jest Python, ze względu na bogaty ekosystem bibliotek NLP, wsparcie dla modeli ML i integracji z bazami danych. Dla aplikacji webowych warto rozważyć dodatkowo JavaScript lub TypeScript – zwłaszcza przy integracji z frontendem lub wykorzystaniu serverless API.

Właściwy dobór komponentów zależy od wymagań projektu – dostępnych zasobów obliczeniowych, oczekiwanej szybkości działania, prywatności danych czy planowanego środowiska uruchomieniowego (lokalnie, w chmurze, hybrydowo). W kolejnych krokach nastąpi konfiguracja i integracja wybranych narzędzi w działający system RAG.

Przygotowanie i wstępne przetwarzanie danych

Jednym z kluczowych etapów budowy silnika RAG (Retrieval-Augmented Generation) jest odpowiednie przygotowanie i wstępne przetworzenie danych, które będą stanowiły podstawę bazy wiedzy. Jakość danych wejściowych bezpośrednio wpływa na skuteczność późniejszego wyszukiwania informacji i generowania odpowiedzi przez model językowy.

Typy danych i ich źródła

Na etapie przygotowania danych należy zidentyfikować, jakie typy treści będą przetwarzane. Mogą to być m.in.:

• Pliki tekstowe (np. dokumentacja, artykuły, transkrypcje)
• PDF-y i dokumenty biurowe
• Strony internetowe i blogi
• Bazy danych i arkusze kalkulacyjne
• Pliki JSON/CSV zawierające uporządkowane informacje

Wybór źródeł danych ma istotny wpływ na dalszy proces ekstrakcji informacji i ich transformacji do formatu zgodnego z wymaganiami silnika RAG.

Etapy wstępnego przetwarzania

Po zgromadzeniu danych, kolejnym krokiem jest ich przetworzenie. Proces ten obejmuje różne operacje mające na celu ujednolicenie i przygotowanie tekstów do dalszej analizy semantycznej. Oto typowe etapy:

• Ekstrakcja treści: usuwanie metadanych, kodu HTML, nawigacji itp.
• Czyszczenie danych: eliminacja znaków specjalnych, wielokrotnych spacji, niepotrzebnych znaków końca linii
• Tokenizacja i dzielenie na fragmenty: podział tekstu na mniejsze, spójne logicznie jednostki (np. akapity lub zdania)
• Usuwanie zbędnych danych: wykluczenie pustych lub zduplikowanych fragmentów
• Normalizacja: konwersja do małych liter, opcjonalna lematyzacja lub stemming

Przykładowy kod ekstrakcji i oczyszczania tekstu

from bs4 import BeautifulSoup
import re

# Przykład ekstrakcji czystego tekstu z HTML
html = open('plik.html', 'r', encoding='utf-8').read()
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
czysty_tekst = soup.get_text(separator=' ')

# Czyszczenie i normalizacja
czysty_tekst = re.sub(r'\s+', ' ', czysty_tekst)  # usunięcie nadmiarowych spacji
czysty_tekst = czysty_tekst.lower()  # konwersja do małych liter

Porównanie podejść do segmentacji tekstu

Wybór metody segmentacji zależy od rodzaju danych oraz wymagań systemu przeszukiwania i modelu LLM. W kolejnych etapach dane będą przekształcane do postaci wektorowej, dlatego istotne jest, aby każda jednostka tekstu była spójna i zawierała pełną informację kontekstową. Jeśli chcesz zgłębić temat przetwarzania danych i pracy z LLM w praktyce, warto zapoznać się z Kursem AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering, który pozwoli Ci skutecznie wykorzystać te techniki w realnych projektach.

Tworzenie wektorowej bazy wiedzy

Wektorowa baza wiedzy to rdzeń systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG), w którym informacje są przechowywane w postaci reprezentacji numerycznych (wektorów). Dzięki temu możliwe jest szybkie i efektywne wyszukiwanie semantycznie powiązanych treści przy wykorzystaniu modeli językowych. W tej sekcji omawiamy podstawowe założenia i podejścia do budowy takiej bazy.

Dlaczego wektorowa baza wiedzy?

Tradycyjne bazy danych oraz podejścia oparte na dopasowaniu słów kluczowych mają ograniczoną skuteczność w kontekście semantycznego wyszukiwania informacji. Wektorowa baza wiedzy umożliwia:

• Semantyczne wyszukiwanie – znajdowanie treści podobnych znaczeniowo, a nie tylko dokładnie dopasowanych pod względem słownictwa.
• Wydajność skalowania – wektory można indeksować i przeszukiwać z użyciem nowoczesnych narzędzi (jak FAISS czy Milvus).
• Integrację z LLM – wektorowe wyszukiwanie stanowi idealne uzupełnienie dla dużych modeli językowych w zadaniach typu RAG.

Proces tworzenia wektorowej bazy wiedzy

Podstawowy proces wygląda następująco:

1. Ekstrakcja treści – zebranie dokumentów (np. artykułów, notatek, plików PDF, e-maili).
2. Chunkowanie – podział tekstów na mniejsze fragmenty (tzw. "chunki"), np. po 100–500 słów.
3. Wektoryzacja – konwersja każdej jednostki tekstu na wektor za pomocą modelu embeddingowego.
4. Indeksowanie – zapisanie wektorów w wyspecjalizowanej bazie umożliwiającej szybkie wyszukiwanie.

Porównanie popularnych narzędzi do przechowywania wektorów

Przykładowa wektoryzacja tekstu

Do przekształcenia tekstu w wektor możemy użyć modelu takiego jak sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

text = "LLM potrafią rozumieć kontekst zapytań użytkownika."
embedding = model.encode(text)
print(embedding.shape)  # np. (384,)

Otrzymany wektor można następnie zapisać w bazie wektorowej wraz z metadanymi (np. źródłem lub ID dokumentu).

Podstawowe dobre praktyki

• Unikaj zbyt długich chunków – lepiej dzielić tekst na mniejsze fragmenty, by zwiększyć trafność wyszukiwania.
• Przechowuj metadane (np. tytuł, źródło), aby umożliwić kontekstowe filtrowanie wyników.
• Rozważ okresową aktualizację embeddingów, jeśli zmienia się model lub zakres danych.

Integracja LLM z bazą wiedzy

Po utworzeniu wektorowej bazy wiedzy, kluczowym krokiem jest integracja z dużym modelem językowym (LLM), która umożliwia realizację modelu Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ten etap łączy dwa światy: semantyczne wyszukiwanie informacji oraz generowanie naturalnego języka. Dzięki temu system nie tylko „wie”, jakie dokumenty są istotne, ale też potrafi je sparafrazować, zinterpretować i odpowiedzieć na pytanie użytkownika w przystępny sposób. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę na temat praktycznego wykorzystania GPT i regulacji prawnych, warto zapoznać się z Kursem AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie GPT.

LLM + baza wiedzy = RAG

W podejściu RAG model językowy nie bazuje wyłącznie na swojej „wbudowanej wiedzy”, ale jest wspierany przez aktualne dane, wyszukiwane dynamicznie w zewnętrznej bazie dokumentów. To umożliwia tworzenie bardziej precyzyjnych, aktualnych i kontekstowo trafnych odpowiedzi.

Przykładowy przepływ zapytania

• Użytkownik wpisuje pytanie: „Jakie są korzyści stosowania grafenowych powłok ochronnych?”
• System przekształca pytanie w wektor i przeszukuje bazę wektorową
• Odnalezione fragmenty (np. teksty naukowe, dokumentacja, artykuły) trafiają do LLM
• Model generuje odpowiedź, np.: „Grafenowe powłoki ochronne oferują wysoką odporność na korozję, przewodność cieplną oraz elastyczność...”

Prosty przykład kodu integracji

# Pseudokod integracyjny
query = "Korzyści z użycia grafenu"
results = vector_db.search(query)
context = "\n".join([r.content for r in results])
response = llm.generate(prompt=f"Na podstawie poniższych materiałów odpowiedz na pytanie: {query}\n{context}")
print(response)

Takie podejście znacząco zwiększa elastyczność systemu – pozwala reagować na nowe informacje bez konieczności ponownego trenowania modelu językowego. W kolejnych etapach omówione zostaną szczegóły implementacji i optymalizacji tego połączenia. Jeśli interesuje Cię pogłębienie wiedzy w tym zakresie, polecamy Kurs AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie GPT.

Implementacja logiki zapytań i odpowiedzi

Logika zapytań i odpowiedzi (Q&A) w architekturze Retrieval-Augmented Generation (RAG) stanowi kluczowy element łączący użytkownika z wiedzą zawartą w systemie. Odpowiada ona za interpretację zapytania, pobranie odpowiednich informacji z bazy wiedzy oraz wygenerowanie końcowej odpowiedzi za pomocą dużego modelu językowego (LLM).

Proces ten można podzielić na trzy główne etapy:

• Przetwarzanie zapytania użytkownika – przygotowanie i ewentualna modyfikacja wejściowego tekstu w celu umożliwienia efektywnego wyszukiwania kontekstowego.
• Retrieval (wyszukiwanie kontekstu) – pobranie najbardziej trafnych dokumentów lub fragmentów z wektorowej bazy wiedzy.
• Generowanie odpowiedzi – połączenie kontekstu z zapytaniem oraz przekazanie całości do LLM w celu wygenerowania sformułowanej odpowiedzi.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice pomiędzy tradycyjnym modelem generatywnym a podejściem RAG:

W praktyce, implementacja logiki Q&A wymaga spójnego połączenia modułów wyszukiwania i generowania. Poniższy przykład ilustruje uproszczony przepływ zapytania w systemie RAG:

# Przykładowy przepływ danych w RAG
user_query = "Jak działa transformator w NLP?"

# 1. Embedding zapytania
query_vector = embedding_model.encode(user_query)

# 2. Wyszukiwanie w bazie wektorowej
documents = vector_db.search(query_vector, top_k=5)

# 3. Przygotowanie promptu
context = "\n".join([doc.content for doc in documents])
final_prompt = f"Kontekst:\n{context}\n\nPytanie: {user_query}\nOdpowiedź:"

# 4. Generowanie odpowiedzi
answer = llm.generate(final_prompt)

Efektywna implementacja logiki zadawania pytań i generowania odpowiedzi wymaga również uwzględnienia kwestii takich jak:

• Filtrowanie i ranking wyników wyszukiwania
• Obsługa wielojęzyczności lub specjalistycznej terminologii
• Ograniczenia długości kontekstu modelu LLM
• Optymalizacja promptów pod kątem jasności i precyzji

Na tym etapie budowy silnika RAG, najważniejsze jest zapewnienie jak najdokładniejszego dopasowania informacji z bazy do intencji użytkownika oraz możliwie najbardziej trafnej odpowiedzi wygenerowanej przez model językowy.

Testowanie i optymalizacja systemu

Po zbudowaniu w pełni funkcjonalnego silnika Retrieval-Augmented Generation (RAG), kluczowym etapem jest gruntowne testowanie oraz optymalizacja działania systemu. Celem tego procesu jest zapewnienie wysokiej jakości odpowiedzi, wydajności operacyjnej oraz odporności na nieoczekiwane dane wejściowe.

Testowanie funkcjonalne rozpoczyna się od sprawdzenia, czy komponenty systemu – takie jak ekstrakcja zapytania, wyszukiwanie wektorowe oraz generacja odpowiedzi przez LLM – działają zgodnie z założeniami. Ważne jest również przeprowadzenie testów krańcowych, które pozwalają na ocenę stabilności i odporności modelu przy nietypowych lub skrajnych danych wejściowych.

Testowanie jakości odpowiedzi obejmuje ocenę trafności, spójności i kompletności generowanych odpowiedzi. Rekomendowane jest wykorzystanie metryk automatycznych, takich jak BLEU, ROUGE czy METEOR, ale równie istotne okazuje się testowanie manualne z udziałem ekspertów domenowych, szczególnie w zastosowaniach specjalistycznych.

Optymalizacja systemu RAG może przebiegać na wielu poziomach:

• Poprawa jakości embedowania – np. poprzez fine-tuning modelu wektorowego lub zmianę strategii tokenizacji.
• Dostosowanie parametrów zapytań – jak np. liczba zwracanych kontekstów (top-k) czy maksymalna długość promptu, co wpływa bezpośrednio na jakość generowanych odpowiedzi.
• Cache’owanie wyników – w celu redukcji kosztów obliczeniowych i poprawy czasu odpowiedzi.
• Monitorowanie i logowanie – rejestrowanie zapytań i odpowiedzi umożliwia analizę rzeczywistego użycia oraz wskazuje potencjalne miejsca do dalszych usprawnień.

Nie należy zapominać o aspektach kosztowych i skalowalności – testy obciążeniowe pozwalają odkryć wąskie gardła w architekturze i przewidzieć zachowanie systemu w warunkach produkcyjnych.

Podsumowanie i dalsze kroki rozwojowe

Silnik RAG (Retrieval-Augmented Generation) stanowi nowoczesne podejście do łączenia mocy dużych modeli językowych (LLM) z aktualną i kontekstowo dopasowaną bazą wiedzy. Dzięki temu możliwe jest generowanie odpowiedzi, które są nie tylko językowo poprawne, ale również merytorycznie trafne w oparciu o dynamicznie pobierane dane. To rozwiązanie znajduje szerokie zastosowanie zarówno w asystentach konwersacyjnych, systemach FAQ, jak i aplikacjach wspierających decyzje biznesowe czy badania naukowe.

Najważniejszą różnicą między prostym wykorzystaniem LLM a systemem RAG jest obecność warstwy wyszukiwania informacji – pozwala ona modelowi opierać swoje odpowiedzi na aktualnych i zewnętrznych źródłach wiedzy, zamiast wyłącznie polegać na tym, co zostało wytrenowane. To znacząco zwiększa przydatność modelu w środowiskach, gdzie dane często się zmieniają lub wymagają precyzyjnego ujęcia.

Stworzenie własnego silnika RAG otwiera szerokie możliwości personalizacji – zarówno pod względem zakresu wiedzy, jak i sposobu interakcji z użytkownikiem. Dobrze zaprojektowany system tego typu może stanowić bazę dla inteligentnych chatbotów, systemów rekomendacyjnych czy platform wsparcia klienta.

Dalszy rozwój takiego rozwiązania może obejmować m.in. rozbudowę źródeł danych, lepsze zarządzanie aktualnością wiedzy, optymalizację kosztów przetwarzania zapytań, a także dostosowywanie interfejsu użytkownika do konkretnych zastosowań. W miarę rozwoju technologii LLM oraz narzędzi do wyszukiwania semantycznego, możliwości silników RAG będą stawać się jeszcze bardziej wszechstronne i dostępne.

Czy Twoje dane już wyciekły? Jak to sprawdzić i się chronić? 07 maja 2025

Jak pobrać Zoom na komputer/telefon? 05 maja 2025