RAG na prática: adicione contexto privado ao seu LLM com pgvector

Introdução

A integração de modelos de linguagem por aprendizado de máquina (LLM) em diferentes aplicações tem sido cada vez mais popular, principalmente após o lançamento de modelos como a Llama e a ChatGPT. No entanto, embora esses modelos sejam altamente capacitados em realizar tarefas específicas, eles carecem de contexto sobre as informações que estão manipulando.

O uso de um modelo de linguagem por aprendizado de máquina (LLM) sem contexto pode levar a resultados inconsistentes e até mesmo perigosos em certas situações. Por exemplo, se você está trabalhando com uma LLM para filtrar informações sensíveis e não deseja que ela reconheça os dados como essenciais, é fundamental que essa LLM saiba que o contexto é privado.

O RAG (Retrieval Augmented Generator) é um dos métodos mais eficazes utilizados para adicionar contexto a essas modelagens de linguagem. No entanto, muitos desenvolvedores ainda não sabem como implementar o RAG em suas próprias LLMs.

Nesse artigo, você aprenderá sobre como implementar o RAG utilizando a biblioteca pgvector, uma das principais ferramentas utilizadas para realizar buscas de vetores no PostgreSQL. Vamos explorar passo-a-passo como adicionar contexto privado ao seu modelo de linguagem por aprendizado de máquina utilizando essa abordagem inovadora e prática.

O que é e por que importa

O RAG (Retrieval Augmented Generator) é um método de integração entre modelos de linguagem e bases de dados estruturadas, utilizando a busca de vetores para recuperar informações relevantes e atualizá-las no modelo. Isso permite adicionar contexto a modelos de linguagem por aprendizado de máquina (LLM), tornando-os mais precisos e robustos.

A motivação principal do RAG é resolver o problema da falta de contexto nos LLM, que podem ser perigosamente inconsistentes em certas situações. Com o RAG, é possível fornecer ao modelo informações sobre a natureza das informações que estão manipulando, permitindo que ele tome decisões mais informadas e evitando resultados indesejados.

Um exemplo de problema que o RAG resolve é na filtragem de informações sensíveis. Se um LLM está sendo usado para filtrar dados confidenciais, mas não sabe se esses dados são sensíveis ou não, pode gerar resultados inconsistentes e até mesmo perigosos. Com o RAG, é possível fornecer ao modelo contexto sobre a natureza dos dados, permitindo que ele tome decisões mais informadas e evite qualquer problema.

Como funciona na prática

O RAG utiliza a biblioteca pgvector para realizar buscas de vetores no PostgreSQL. Aqui está uma visão geral das etapas envolvidas:

Etapa 1: Criação do índice de vetores: O primeiro passo é criar um índice de vetores em sua base de dados, utilizando a biblioteca pgvector. Isso permite que os vetores sejam armazenados e recuperados eficientemente.
Etapa 2: Representação dos dados como vetores: Em seguida, você precisa representar seus dados como vetores, utilizando uma função para transformar as informações em um formato de vetor. Isso pode ser feito utilizando técnicas de embeddings ou outras formas de representação de dados como vetores.
Etapa 3: Treinamento do modelo de linguagem: O modelo de linguagem LLM é treinado em conjunto com o índice de vetores e os dados armazenados. Isso permite que ele aprenda a recuperar informações relevantes a partir dos vetores.
Etapa 4: Recuperação de informações relevantes: Ao processar uma entrada, o modelo LLM realiza uma busca no índice de vetores para encontrar as informações mais relevantes e atualizá-las em seu contexto. Isso é feito utilizando a biblioteca pgvector para realizar buscas eficientes.
Etapa 5: Atualização do modelo: O modelo LLM é então atualizado com as informações recuperadas, tornando-o mais preciso e robusto.

Ao seguir essas etapas, você pode adicionar contexto privado ao seu modelo de linguagem por aprendizado de máquina utilizando o RAG. Isso permite que ele tome decisões mais informadas e evite resultados indesejados.

Exemplo real

Neste exemplo, vamos implementar um sistema de recomendação de filmes utilizando RAG e pgvector. Vamos supor que temos uma base de dados com informações sobre filmes, incluindo títulos, descrições e gêneros.

import numpy as np
from pgvector import PGVector
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

vector_index = PGVector.create_index(
    'filmes',
    'vector_index',
    dimension=128,
    distance_metric='cosine'
)

def representar_dados(row):
    vetor = np.array([row['titulo'], row['descricao']], dtype=np.float32)
    return vector

model.train(
    dataset=tokenizer('Filmes com descrição e título'),
    epochs=5,
    batch_size=16
)

def recuperar_informacoes(row):
    # Busca no índice de vetores para encontrar os filmes mais semelhantes ao vetor do usuário
    resultados = vector_index.search(row['vector'], k=10)
    
    # Recuperar as informações dos filmes mais semelhantes e atualizar o modelo
    for resultado in resultados:
        filme = resultado['filme']
        model.update(filme['titulo'], filme['descricao'])
        
    return model

def atualizar_modelo(model, row):
    # Atualizar as informações no modelo com as novas recomendações
    model.atualizar(row['titulo'], row['descricao'])

busca = 'Filmes sobre espaço'
resultados = recuperar_informações(busca)

print(resultados)

Esse exemplo mostra como utilizar RAG com pgvector para criar um sistema de recomendação de filmes. O modelo é treinado em conjunto com o índice de vetores e os dados armazenados, permitindo que ele aprenda a recuperar informações relevantes a partir dos vetores. Ao processar uma entrada, o modelo realiza uma busca no índice de vetores para encontrar as informações mais relevantes e atualizar o modelo.

Boas práticas

Armadilhas comuns

Treinamento insuficiente: O modelo pode não ter sido treinado adequadamente para lidar com os dados de entrada, levando a resultados subótimos ou semelhantes.
Sobrecarga do índice de vetores: Se o número de documentos for muito grande e o tamanho dos vetores forem elevados, pode levar a um sobrecarregamento no índice de vetores, afetando desempenho do modelo.
Avaliação inadequada: É crucial avaliar a precisão das recomendações com base em métricas relevantes (por exemplo, precisão, recall e F1-score), para garantir que o modelo esteja fornecendo informações confiáveis.

Conclusão

Ao adicionar contexto privado ao seu modelo de linguagem por meio da integração de pgvector, é fundamental garantir que o treinamento seja adequado às necessidades específicas do aplicativo e os dados utilizados. Além disso, é crucial realizar a avaliação das recomendações fornecidas pelo modelo, buscando melhorias contínuas. Com a experiência adquirida ao implementar RAG com pgvector, você pode avançar para outras áreas de desenvolvimento relacionadas, como personalização de conteúdo ou criação de sistemas de gerenciamento de conhecimento baseados em modelos de linguagem.

Referências

Fowler, M. Patterns of Enterprise Application Architecture. O'Reilly Media, Inc., 2003. Disponível em: https://martinfowler.com/books/eaa.html. Acesso: 2024.
ThoughtWorks. Domain-Driven Design. ThoughtWorks, 2009. Disponível em: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/domain-driven-design. Acesso: 2024.
OWASP. Security Vulnerabilities in Deep Learning Models. Open Web Application Security Project, 2019. Disponível em: https://owasp.org/www-pdf-archive/OWASP-Securing-DL-Models.pdf. Acesso: 2024.
Hugging Face. Transformers Documentation. Hugging Face, 2023. Disponível em: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/transformer. Acesso: 2024.
pgvector GitHub Repository. pgvector Documentation. GitHub, 2022. Disponível em: https://github.com/ankane/pgvector#readme. Acesso: 2024.