Şəxsi LLM İstifadəsi: Müəssisələr üçün Praktik RAG

Şəxsi LLM istifadəsi ilə əldə olunan retrieval-augmented generation (RAG) hesabatı auditable, domen dəqiq cavablar təqdim edir, eyni zamanda məlumatlarınızı sizin sərhədinizdə saxlayır. Bu bələdçi mühəndislik və məhsul komandalarına model seçiminin birbaşa və təhlükəsiz RAG borusuna, qiymətləndirməyə və minimal istehsal planına qədər sığışdırılmış, praktik bir marşrut təqdim edir.

Modeli və məbaları məhdudiyyətlərlə seçin

Latenziya, xərclər və lisenziya məhdudiyyətlərinizi qarşılayan bir modeli seçin. Son dövrlərdə açıq çəki siyahıları, məsələn, Leafy.dev və PocketLLM, kiçik 7B modellərdən 70B ailələrinə qədər geniş bir spektr təqdim edir; daha kiçik modellər ev sahibliyi xərclərini azaldır və on-prem inference-i praktik edir, daha böyük modellər isə out-of-the-box düşüncəni artırır. Vektör tahtasında sapmalardan qaçmaq üçün həm indeksləşdirmə, həm də iş vaxtı üçün eyni provayder və ya L2-uyğun bir embedding modeli istifadə edin. Statik sənədlər üçün öncədən hesablama məbalarına dair, sorğu latenziyasını təxminən bir irəliləmə ötürülməsi qədər azaltdığını və geri qaytarmaları sadələşdirdiyini müşahidə etdik.

Təhlükəsiz vektör magasinləri və gizlilik texnikaları

5 milyon vektordan az olan bir çox komanda üçün, embedded Postgres ilə pgvector operational olaraq sadə bir standartdır, halbuki Pinecone, Weaviate və Milvus kimi idarə olunan xidmətlər daha yüksək xərc və spesializasiyalı xüsusiyyətlər üçün daha aşağı əməliyyatlar mübadiləsi edir. Inductivee və Tensoria benchmarkları 1M-dan 100M-a qədər vektor datasetləri üçün keçirilmə sürəti və xərclər arasındakı fərqləri müzakirə edir və seçimlərin vektor ölçüsünə, QPS-ə və çox-region olduğunuza bağlı olduğunu göstərir.

Vektörləri istirahətdə şifrələyin və açarlar üçün envelope şifrələmə istifadə edin. Vektor magazini üçün ciddi IAM tətbiq edin və bütün xidmət bağlantıları üçün mTLS tələb edin. Təhlükə modelləşdirmə və red-teaming rəhbərliyi üçün LLM təhlükəsizlik oyun kitabımıza müraciət edin LLM təhlükəsizlik oyun kitabı. Rəsmi gizlilik zəmanətləri tələb edirsinizsə, fərdi gizlilik seçimlərini və bizim dərsimizdə fərdi gizlilik texnikaları təhlükəsiz birləşməni araşdırın.

Təcrübədə qarşılaşdığımız bir problemdir ki, vektor metadata-sını ortaya çıxaran xidmət hesablarının konfiqurasiyası yanlışdır. Metadata-nı yüksək həssaslıqda hesab edin və onu vektorlarla eyni nəzarətlərin arxasında sıxışdırın.

Əhəmiyyət, hallüsinasiya, latenziya və xərcləri ölçün

Retrieval metrikləri kimi Hit@k, MRR və NDCG istifadə edin və tamlığı, hallüsinasiya və əhəmiyyətsizliyi dəyərləndirmək üçün RAGEval və RAGAS kimi reference və reference-əsaslı qiymətləndirmə çərçivələrindən istifadə edin. RAGEval və RAGAS domen tapşırıqları üçün senariyə uyğun testlər təqdim edir və avtomatlaşdırılmış LLM-as-judge yoxlamalarını məkan qiymətləndirmələri üçün təklif edir. Üç istehsal siqnalını izləyin: retrieval dəqiqliyi, cavab etibarlılığı və quyruq latenziyası. Təcrübədə, retriever recall-u artırmaq, model ölçüsü artımlarından daha effektiv hallüsinasiyanı azaldır.

Şəxsi LLM istifadəsi üçün istehsal planı

Minimal plan: VPC arxasında konteynerləşdirilmiş model xidmətini, kilidlənmiş şəbəkə ACL-ləri olan ayrı bir vektor mağazası klasterini, qısa müddətli token-lər verən bir auth proxy-ni və auditi üçün cavablarla retrieval ids-loglayan bir görünürlük yığını. Latenziya proqnozlaşdırılması üçün bir-region VPC ilə ev sahibi model ilə başlayın, sonra yalnız lazım olduqda çox-region replikasiyasını əlavə edin. Kiçik istifadələrdə daha yüksək sabit xərc gözləyin, amma daha yaxşı nəzarət və gizlilik əldə edin.

Aydındır ki, müqavimət vendor inovatıyanıdır. Buludda yerləşdirilmiş LLM xidmətləri daha sürətli irəliləyəcək, və mühəndisliyi amortizasiya etdiyiniz zaman daha ucuz ola bilər. Mənim qiymətləndirməm: aylıq bir neçə milyon sorğudan yuxarı davamlı ağır sorğu həcmdə idarə olunan inference adətən mülkiyyətin tam xərci üzərində qalib gəlir. Ancaq tənzimlənmiş məlumatlar və ya ciddi yaşayış qaydaları üçün, şəxsi istifadədən başqa bir variant yoxdur.

Özünüz sınayın: aşağıdakı iki çağırış əsasında grounding-i açmaq və dəstəklənməyən ifadələri aşkar etmək üçün göstərir.

Bu çağırış, modeldən verilmiş kontekstdən istifadə edərək bir sorğunu cavablandırmasını və istifadə etdiyi mənbə id-lərini sıralamasını xahiş edir. Qısa cavablar və mənbə istinadları gözləyin.

Verilmiş aşağıdakı kontekst parçalarından istifadə edərək, istifadəçi sualını cavablandırın və istifadə etdiyiniz üç mənbə id-sinin nömrəli siyahısını verin və hər biri üçün dəqiq sitat.
Kontekst 1 [id=C1]: "..."
Kontekst 2 [id=C2]: "..."
İstifadəçi sualı: "X-i izah edin və dəstəkləyən ən yaxşı 3 parçanı göstərin."

Bu çağırış, modelin öz cavabında dəstəklənməyən iddiaları qeyd etməsini xahiş edir. Qısa bir ifadə listəsi gözləyin, harada dəstəkləndiyini və dəstəkləyən kontekst id-nin varsa qeyd edin.

Siz bu cavabı yaratdınız. Hər cümlə üçün, verilmiş kontekstlər tərəfindən tam dəstəklənib-dəstəklənmədiyini işarələyin və dəstəkləyən kontekst id-sini verin, ya da DƏSTƏKLENMİYİK işarəsini qoyun.
Cavab: "..."
Kontekstlər: C1, C2, C3

Kiçik, təkrarlana bilən təcrübələrin retrieval parametrləri ilə ən böyük etibarlılığı tapmaq üçün ən yaxşı irəliləyişini tapdıq. Qiymətləndirmələrinizin təkrarlana bilən olmasını təmin edin və kök səbəbləri analizi üçün cavablarla birlikdə retrieval id-lərini qeyd edin.