Eraettevõttete LLM-i rakendamine: Praktiline RAG

Eraettevõttete LLM-i rakendamine, kasutades andmete tõmbamist täiustatud genereerimise meetodit, pakub auditeeritavaid ja valdkonna täpseid vastuseid, hoides andmed teie piiritletud alal. See juhend annab inseneri- ja tootmismeeskondadele kompaktse ja praktilise tee mudeli valimisest kuni turvalise RAG torujuhtme, hindamise ja minimaalse tootmisplaanini.

Valige mudel ja sisestused piirangutega

Valige mudel, mis vastab teie latentsus-, kulu- ja litsentsipiirangutele. Hiljutised avatud kaalude loendid, näiteks Leafy.dev ja PocketLLM, näitavad laia spektrit alates väikestest 7B mudelitest kuni 70B peredeni; väiksemad mudelid vähendavad majutuskulusid ja muudavad kohaliku järeldamise praktiliseks, suuremad mudelid parandavad kallima mõtlemise kvaliteeti. Kasutage sama müüjat või L2-ühilduvat sisestusmudelit nii indekseerimiseks kui ka tööajaks, et vältida vektori nihkumist. Oleme täheldanud, et staatiliste dokumentide jaoks sisestuste eelkomputeerimine vähendab päringu latentsust umbes ühe edasi suunatud läbimise aja võrra ja lihtsustab tagasipöördeid.

Turvalised vektorihoidlad ja privaatsusehädad

Paljude meeskondade jaoks, kellel on alla 5 miljoni vektori, on manustatud Postgres pgvectoriga operatiivselt lihtne vaikeseade, samas kui hallatavad teenused nagu Pinecone, Weaviate ja Milvus kauplevad madalama halduse eest kõrgema hinna ja spetsialiseeritud funktsioonidega. Inductivee ja Tensoria uuringud arutavad läbilaskevõimet ja kuluerinevusi 1M kuni 100M vektoriandmestike jaoks ja näitavad, et valik sõltub vektori suurusest, QPS-ist ja sellest, kas vajate mitme piirkonna kopeerimist.

Krüpteerige vektorid puhkeolekus ja kasutage võtmete jaoks ümbrikukrüptimist. Rakendage ranget IAM-i vektorihoidla jaoks ja nõudke mTLS-i kõigi teenuseühenduste jaoks. Kiirusmudeliks ja õhvakomplekteerimise juhisteks konsulteerige meie LLM-i turvalisuse mänguraamatuga LLM security playbook. Kui vajate ametlikke privaatsusgarantiisid, vaadake diferentseeritud privaatsuse võimalusi ja turvalist kogumist meie õpetuses differential privacy techniques.

Üks probleem, millega praktikasse sattusime, on valesti konfigureeritud teenuste kontod, mis paljastavad vektori metaandmed. Kohtle metaandmeid kui kõrge tundlikkusega ja lukusta need samade kontrollide taha nagu vektorid.

Mõõda asjakohasust, hallutsinatsioone, latentsust ja kulu

Kasutage tõmbemõõdikuid nagu Hit@k, MRR ja NDCG retriiveri jaoks ning kasutage viidatud ja viiteta hindamisraamistikke nagu RAGEval ja RAGAS, et hinnata terviklikkust, hallutsinatsioone ja ebaolulisust. RAGEval ja RAGAS pakuvad domeenispetsiifilisi teste ning soovitavad automaatseid LLM-de hindamise kontrollide rakendusi. Jälgige kolme tootmisnäitu: tõmbamise täpsus, vastuste usaldusväärsus ja viimase latentsus. Praktikas suurendab retriiveri katse tõus sageli hallutsinatsioone tõhusamalt kui mudeli suuruse suurenemine.

Rakendamise plaan era-LMMi rakendamiseks

Minimaalne plaan: konteineriseeritud mudeli teenindamine VPC taga, eraldi vektorihoidla klaster lukustatud võrgus ACL-ide taga, autentimisproksi, mis väljastab lühiajalisi münte, ja nähtavuse virn, mis logib tõmbe ID-sid koos vastustega auditi jaoks. Alustage ühe piirkonna VPC-hostitud mudeliga, et ennustada latentsust, seejärel lisage mitme piirkonna kopeerimine ainult vajadusel. Oodake väikeste rakenduste puhul kõrgemat fikseeritud kulu, kuid paremat kontrolli ja privaatsust.

Ilmselge vastuväide on müüjate innovatsioon. Pilve kaudu majutatud LLM-i teenused arenevad kiiremini ja need võivad olla odavamad, kui arvestada insenerikulusid. Minu hinnang: pideva intensiivse päringute mahu korral, mis ületab mõni paar miljonit igakuist päringut, võidavad haldatud järeldused sageli kokkuvõttes. Siiski, reguleeritud andmete või rangete elamureeglite korral on eraettevõtte rakendamine ainus võimalikult valik.

Proovige ise: allpool on kaks käsku, mis näitavad, kuidas avada alused ja tuvastada toetamata väiteid.

See käsk palub mudelil vastata päringule, kasutades antud konteksti ning loetleda kasutatud allika ID-d. Oodake lühikesi vastuseid ja allika viiteid.

Arvestades järgmisi konteksti katkendi id-sid, vastake kasutaja küsimusele ja lisage nummerdatud loetelu kolmest parimast konteksti ID-st, mida kasutasite, ja igaühe täpset tsitaati.\nKontekst 1 [id=C1]: "..."\nKontekst 2 [id=C2]: "..."\nKasutaja küsimus: "Selgitage X ja viidake kolmele toetavale katkendile."\n```

See käsk palub mudelil markeerida toetamata väited oma vastuses. Oodake lühikest loetelu väidetest, mille jaoks on märkige jah või ei toetuse jaoks ja toetava konteksti ID, kui see on saadaval.\n```
Te genereerisite selle vastuse. Iga lause jaoks märkige, kas see on täielikult toetatud antud kontekstidest ja andke toetav konteksti ID või märkige TOETAMATA.\nVastus: "..."\nKontekstid: C1, C2, C3\n```

Oleme täheldanud, et väikesed, korduvad eksperimendid tõmbamisparametritega toovad usaldusväärsuses kõige suurema parenduse. Hoidke hindamised korduvad ja logige tõmbe ID-d koos vastustega juurdluse analüüsiks.