Vyhledávací pipeline

Co je vyhledávací pipeline pro chatboty?

Vyhledávací pipeline pro chatboty označuje technickou architekturu a proces, které umožňují chatbotům získávat, zpracovávat a vyhledávat relevantní informace v reakci na dotazy uživatelů. Na rozdíl od jednoduchých systémů otázek a odpovědí, které se spoléhají pouze na předtrénované jazykové modely, vyhledávací pipelines začleňují externí znalostní báze nebo datové zdroje. Díky tomu může chatbot poskytovat přesné, kontextově vhodné a aktuální odpovědi i v případě, že data nejsou přímo součástí samotného jazykového modelu.

Typická vyhledávací pipeline se skládá z několika částí, jako je ingestování dat, tvorba embeddingů, vektorové úložiště, vyhledávání kontextu a generování odpovědi. V praxi se často využívá Retrieval-Augmented Generation (RAG), která kombinuje silné stránky systémů pro vyhledávání dat a velkých jazykových modelů (LLM) pro generování odpovědí.

Jak se vyhledávací pipeline využívá v chatbotech?

Vyhledávací pipeline rozšiřuje možnosti chatbota tím, že umožňuje:

1. Přístup k oborově specifickým znalostem
   Chatbot může dotazovat externí databáze, dokumenty nebo API a získávat přesné informace odpovídající dotazu uživatele.
2. Generování kontextově citlivých odpovědí
   Kombinací získaných dat s generováním přirozeného jazyka chatbot vytváří souvislé a na míru šité odpovědi.
3. Zajištění aktuálních informací
   Na rozdíl od statických jazykových modelů umožňuje pipeline získávat informace v reálném čase z dynamických zdrojů.

Klíčové komponenty vyhledávací pipeline

1. Ingestování dokumentů
   Sběr a předzpracování surových dat, která mohou zahrnovat PDF, textové soubory, databáze nebo API. Nástroje jako LangChain či LlamaIndex často usnadňují ingestování dat.
   Příklad: Nahrání FAQ zákaznické podpory nebo specifikací produktů do systému.

2. Předzpracování dokumentů
   Dlouhé dokumenty se rozdělují na menší, sémanticky smysluplné části, což je důležité pro použití v embeddingových modelech s omezením na počet tokenů (např. 512 tokenů).

   Ukázka kódu:

   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
   chunks = text_splitter.split_documents(document_list)
   

3. Generování embeddingů
   Textová data se převádějí do vektorových reprezentací pomocí embeddingových modelů. Embeddingy číselně kódují sémantický význam dat. Příklad embeddingového modelu: OpenAI text-embedding-ada-002 nebo Hugging Face e5-large-v2.

4. Vektorové úložiště
   Embeddingy se ukládají do vektorových databází optimalizovaných pro hledání podobností. Často se používají nástroje jako Milvus, Chroma nebo PGVector. Příklad: Uložení popisů produktů a jejich embeddingů pro efektivní vyhledání.

5. Zpracování dotazů
   Při doručení dotazu uživatele se tento převede na vektor dotazu stejným embeddingovým modelem. To umožňuje sémantické porovnání s uloženými embeddingy.

   Ukázka kódu:

   query_vector = embedding_model.encode("Jaké jsou technické specifikace produktu X?")
   retrieved_docs = vector_db.similarity_search(query_vector, k=5)
   

6. Vyhledání dat
   Systém získá nejrelevantnější části dat na základě skóre podobnosti (např. kosinová podobnost). Multimodální vyhledávání může kombinovat SQL databáze, znalostní grafy a vektorové vyhledávání pro robustnější výsledky.

7. Generování odpovědi
   Získaná data se spojí s dotazem uživatele a předají velkému jazykovému modelu (LLM) k vytvoření finální odpovědi v přirozeném jazyce. Tento krok se často označuje jako augmentované generování.

   Ukázka šablony promptu:

   prompt_template = """
   Kontext: {context}
   Otázka: {question}
   Prosím, poskytněte podrobnou odpověď s využitím výše uvedeného kontextu.
   """
   

8. Následné zpracování a validace
   Pokročilé pipelines obsahují detekci halucinací, kontrolu relevance nebo hodnocení odpovědí, aby byl výstup faktický a relevantní.

Příklady použití vyhledávacích pipelines v chatbotech

• Zákaznická podpora
  Chatbot může získávat návody, průvodce řešením problémů nebo FAQ pro rychlé odpovědi na dotazy zákazníků.
  Příklad: Chatbot pomáhající zákazníkovi resetovat router vyhledáním příslušné části uživatelské příručky.

• Podniková správa znalostí
  Interní chatboty mohou přistupovat ke specifickým firemním datům, jako jsou HR směrnice, IT dokumentace nebo pravidla compliance.
  Příklad: Zaměstnanec se ptá interního chatbota na pravidla pro nemocenskou dovolenou.

• E-commerce
  Chatboty pomáhají uživatelům získat informace o produktech, recenze nebo dostupnost skladových zásob.
  Příklad: „Jaké jsou hlavní vlastnosti produktu Y?“

• Zdravotnictví
  Chatbot získává lékařskou literaturu, doporučení nebo pacientská data pro podporu zdravotníků či pacientů.
  Příklad: Chatbot vyhledá upozornění na lékové interakce z farmaceutické databáze.

• Vzdělávání a výzkum
  Akademické chatboty využívají RAG pipelines pro vyhledání vědeckých článků, odpovědi na dotazy nebo sumarizaci výzkumných výsledků.
  Příklad: „Můžete shrnout závěry této studie o změně klimatu z roku 2023?“

• Právo a compliance
  Chatbot vyhledává právní dokumenty, judikaturu nebo požadavky na shodu pro podporu právníků.
  Příklad: „Jaká je poslední aktualizace GDPR?“

Příklady implementace vyhledávací pipeline

Příklad 1: Otázky a odpovědi nad PDF

Chatbot vytvořený pro odpovídání na otázky z výroční finanční zprávy společnosti ve formátu PDF.

Příklad 2: Hybridní vyhledávání

Chatbot kombinující SQL, vektorové vyhledávání a znalostní grafy pro zodpovězení dotazu zaměstnance.

Výhody použití vyhledávací pipeline

1. Přesnost
   Snižuje halucinace díky zakotvení odpovědí ve skutečně získaných datech.
2. Kontextová relevance
   Přizpůsobuje odpovědi na základě oborově specifických dat.
3. Aktualizace v reálném čase
   Udržuje znalostní bázi chatbota aktuální díky dynamickým zdrojům dat.
4. Úspora nákladů
   Snižuje potřebu nákladného doladění LLM doplněním externích dat.
5. Transparentnost
   Poskytuje dohledatelné a ověřitelné zdroje pro odpovědi chatbota.

Výzvy a na co si dát pozor

1. Latence
   Vyhledávání v reálném čase může způsobit prodlevy, zejména u vícekrokových pipelines.
2. Náklady
   Zvýšený počet API volání na LLM nebo vektorové databáze může znamenat vyšší provozní náklady.
3. Ochrana dat
   Citlivá data musí být bezpečně spravována, zejména v self-hosted RAG systémech.
4. Škálovatelnost
   Velké pipelines vyžadují efektivní návrh, aby se předešlo úzkým místům při vyhledávání nebo ukládání dat.

Budoucí trendy

1. Agentní RAG pipelines
   Autonomní agenti provádějící vícekrokové uvažování a vyhledávání.
2. Doladěné embeddingové modely
   Embeddingy vytvořené pro konkrétní domény pro lepší sémantické vyhledávání.
3. Integrace multimodálních dat
   Rozšíření vyhledávání na obrázky, audio i video vedle textu.

Díky využití vyhledávacích pipelines nejsou chatboty omezeny pouze na statická tréninková data a mohou poskytovat dynamickou, přesnou a kontextově bohatou interakci.

Výzkum vyhledávacích pipelines pro chatboty

Vyhledávací pipelines hrají klíčovou roli v moderních chatbot systémech, které umožňují inteligentní a kontextově citlivé interakce.

• „Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service“ – Pengfei Zhu a kol. (2018)
  Představuje Lingke, chatbota, který integruje vyhledávání informací pro zvládání vícekrokových konverzací. Využívá detailní pipeline zpracování pro získávání odpovědí z nestrukturovaných dokumentů a zaměřuje se na přesné párování kontextu a odpovědi pro sekvenční interakce, což výrazně zlepšuje schopnost chatbota reagovat na složité uživatelské dotazy.
  Přečtěte si článek zde.

• „FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots“ – Rama Akkiraju a kol. (2024)
  Zkoumá výzvy a metodiky při vývoji podnikových chatbotů s využitím Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines a velkých jazykových modelů (LLM). Autoři navrhují rámec FACTS, který zdůrazňuje čerstvost dat, architekturu, náklady, testování a bezpečnost při návrhu RAG pipelines. Jejich empirické poznatky ukazují na kompromisy mezi přesností a latencí při škálování LLM a přinášejí cenné poznatky pro tvorbu bezpečných a výkonných chatbotů. Přečtěte si článek zde.

• „From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources“ – Subash Neupane a kol. (2024)
  Představuje BARKPLUG V.2, systém chatbota navržený pro univerzitní prostředí. Využitím RAG pipelines systém poskytuje přesné a oborově specifické odpovědi uživatelům na otázky týkající se univerzitních zdrojů a zlepšuje přístup k informacím. Studie hodnotí efektivitu chatbota pomocí frameworků jako RAG Assessment (RAGAS) a ukazuje jeho použitelnost v akademickém prostředí. Přečtěte si článek zde.