RAG应用中数据处理过程需要注意的事项
发布时间:2024年06月06日
随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展,这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起,它们遇到了各种障碍。让我们深入了解这些常见的挑战:
1.重复向量的问题:当数据块在chunks中频繁重复时,数据质量可能会下降。这个问题经常出现在朴素的分块方法中,它涉及到按字符或token分割。
2.数据格式和来源的多样性:将来自不同SaaS工具(如网站、pdf和音频文件)的数据转换为可用格式是很棘手的。将这些不同的数据转换为上下文相关的块,以使GPT的上下文窗口层更加复杂。
3.产品化难题:将应用程序从原型扩展到生产有其自身的一系列挑战。这里的关键问题是处理故障、重试、确保可伸缩性和定期同步数据源。这些都需要可靠的规划和健壮的基础设施。
4.处理Embeddings:将单词或句子Embeddings集成到数据管道中,并有效地存储和检索它们,是另一个常见的障碍。
5.忽略长期维护:保持数据管道的有效性和相关性需要定期维护。但是这方面经常被遗忘,从而导致潜在的数据同步问题。
6.市场压力:在AI和机器学习的快速世界中,速度至关重要。因此,耗时的ETL过程可能成为瓶颈。
7.监控:为数据管道建立一个强大的监控系统,以快速识别和解决任何问题是至关重要的。
清理数据混乱
数据存储中的重复Embeddings会带来几个问题,有效地“毒害”数据并阻碍下游任务,如检索、推荐或分类。处理这种重复的Embeddings可能是一项艰巨的任务,因为会出现数据中的重复条目或Embedding空间中由相同向量表示的类似单词等情况。以下是一些策略:
·源数据去重复:在生成Embeddings之前,确保源数据没有重复是很重要的。根据数据类型和上下文,您可能必须使用特定的重复数据删除方法。对于文本数据,这些可以包括大小写规范化、词干提取、词序化以及删除标点和特殊字符。
·向量相似阈值:精确的重复向量在单词Embeddings中是罕见的,所以如果它们的余弦相似度高于某个阈值,则将向量视为重复更实用。如果两个或多个向量超过这个阈值,您可以保留一个并删除其他向量。
·存储和散列:处理重复Embeddings的另一种技术涉及存储或散列。在这里,相似的向量被分配到相同的“桶”或“哈希”,然后可以用单个向量表示。
结束
虽然这些步骤的具体实现可能会根据您的数据、您使用的Embeddings和您的项目需求而有所不同,但将它们合并到您的ETL过程中可以帮助确保您的Embeddings尽可能干净和可靠。这一切都是为了避免“数据混乱”,并为有效和高效的机器学习应用程序创造一条途径。
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/tJ5cG0PCXjCfApRahV1Fzw
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