Duże Modele Językowe (LLM) jak GPT-4 są imponujące, ale mają fundamentalne ograniczenie: wiedzą tylko to, na czym zostały wytrenowane. Dla aplikacji korporacyjnych, to jest problem. Twoja organizacja ma własne dokumenty, bazy wiedzy, procedury – i potrzebujesz AI, które rozumie ten kontekst. Retrieval-Augmented Generation (RAG) rozwiązuje to, łącząc moc LLM-ów z wyszukiwaniem w czasie rzeczywistym z twoich danych. Ten przewodnik dekonstruuje architekturę RAG: czym jest, jak działa i jak zbudować produkcyjny system RAG w .NET.
Dla zespołów .NET wdrażających inteligentne aplikacje, zrozumienie RAG jest kluczowe. To różnica między ogólnym chatbotem a precyzyjnym systemem wiedzy korporacyjnej.
1. 🧠 Problem: Dlaczego Same LLM-y Nie Wystarczają
LLM-y są trenowane na ogromnych korpusach publicznych danych. Ale:
- Nie znają twoich danych: Dokumenty firmowe, polityki, bazy danych – LLM nie ma do nich dostępu.
- Wiedza się dezaktualizuje: LLM-y mają "datę odcięcia" wiedzy. Nie wiedzą o wydarzeniach po tej dacie.
- Halucynują: Gdy LLM nie zna odpowiedzi, często "zmyśla" – generuje odpowiedzi brzmiące wiarygodnie, ale fałszywe.
RAG rozwiązuje to: zamiast polegać tylko na wiedzy LLM, system wyszukuje istotne dokumenty z twojej bazy wiedzy i dostarcza je jako kontekst do LLM. LLM następnie generuje odpowiedź opartą na tych dokumentach.
2. 🏗️ Architektura RAG: Jak To Działa
Krok 1: Indeksowanie (Offline)
Zanim użytkownicy mogą zadawać pytania, musisz zaindeksować swoje dokumenty:
- Chunking: Podziel dokumenty na mniejsze fragmenty (chunks) – typowo 200-500 tokenów.
- Embedding: Przekształć każdy chunk w wektor (listę liczb) używając modelu embedding (np. OpenAI text-embedding-ada-002, Azure OpenAI Embeddings).
- Przechowywanie: Zapisz wektory w bazie wektorowej (Azure Cognitive Search, Pinecone, Qdrant).
Krok 2: Wyszukiwanie (Runtime)
Gdy użytkownik zadaje pytanie:
- Embed Query: Przekształć zapytanie użytkownika w wektor używając tego samego modelu embedding.
- Similarity Search: Wyszukaj w bazie wektorowej najbardziej podobne wektory (chunks dokumentów).
- Retrieve: Pobierz top-k najbardziej istotnych chunks (typowo 3-5).
Krok 3: Generowanie (Runtime)
Połącz pobrane chunks z zapytaniem użytkownika w prompt i wyślij do LLM:
Context: [chunk1, chunk2, chunk3]
Question: {user_query}
Instructions: Answer based ONLY on the context above.LLM generuje odpowiedź osadzoną w twoich danych.
3. 🛠️ Implementacja w .NET z Semantic Kernel
Semantic Kernel czyni RAG prostym. Oto podstawowy przepływ:
// 1. Konfiguracja Kernel z pamięcią
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(...);
builder.AddAzureOpenAITextEmbeddingGeneration(...);
// 2. Dodaj Memory Store (Azure Cognitive Search)
var memoryBuilder = new MemoryBuilder();
memoryBuilder.WithAzureCognitiveSearchMemoryStore(...);
memoryBuilder.WithAzureOpenAITextEmbeddingGeneration(...);
var memory = memoryBuilder.Build();
// 3. Indeksuj dokumenty
await memory.SaveInformationAsync("docs", id: "doc1", text: "...");
// 4. Wyszukaj w runtime
var results = await memory.SearchAsync("docs", query: userQuery, limit: 3);
// 5. Zbuduj prompt z kontekstem
var context = string.Join("\n", results.Select(r => r.Metadata.Text));
var prompt = $"Context: {context}\nQuestion: {userQuery}\nAnswer:";
// 6. Wygeneruj odpowiedź
var response = await kernel.InvokePromptAsync(prompt);4. 🎯 Produkcyjne Najlepsze Praktyki
- Chunking Strategy: Eksperymentuj z rozmiarami chunków. Zbyt małe – tracisz kontekst. Zbyt duże – szum.
- Hybrid Search: Połącz wyszukiwanie wektorowe z wyszukiwaniem słów kluczowych dla lepszej precyzji.
- Reranking: Po wyszukiwaniu, użyj modelu rerankingowego do dalszego filtrowania wyników.
- Metadata Filtering: Pozwól użytkownikom filtrować według daty, autora, typu dokumentu.
- Caching: Cachuj embeddingi zapytań – wiele zapytań jest podobnych.