Privatus LLM diegimas: praktinis RAG sprendimas įmonėms

Privatus LLM diegimas su paieškos papildyta generacija suteikia audituojamus, srities tikslumo atsakymus, išlaikant duomenis jūsų ribose. Šiame gide pateikiama inžinerijos ir produktų komandoms kompaktiška, praktinė kryptis nuo modelio pasirinkimo iki saugaus RAG vamzdyno, vertinimo ir minimalaus gamybos plano.

Pasirinkite modelį ir įterpimus su apribojimais

Pasirinkite modelį, kuris atitinka jūsų vėlavimo, išlaidų ir licencijos apribojimus. Naujausi atvirų svorių sąrašai, tokie kaip Leafy.dev ir PocketLLM, rodo platų spektrą nuo mažų 7B modelių iki 70B šeimų; mažesni modeliai sumažina prieglobos išlaidas ir padaro vietinę inferenciją praktišką, didesni modeliai pagerina iš anksto pritaikytą mąstymą. Naudokite tą patį tiekėją arba L2 suderinamą įterpimo modelį tiek indeksavimui, tiek veikimo laikui, kad išvengtumėte vektorių nuokrypio. Pastebėjome, kad išankstinis įterpimų skaičiavimas statiniams dokumentams sumažina užklausų vėlavimą maždaug vieno tiesioginio perdavimo metu ir supaprastina atkūrimą.

Saugūs vektorių saugyklos ir privatumo technikos

Daugumai komandų su mažiau nei 5 milijonais vektorių, įterptas Postgres su pgvector yra operatyviai paprastas pasirinkimas, o valdomos paslaugos, tokios kaip Pinecone, Weaviate ir Milvus, keičia mažesnes operacijas į didesnes išlaidas ir specializuotas funkcijas. Inductivee ir Tensoria standartai aptaria pralaidumo ir išlaidų skirtumus 1M iki 100M vektorių duomenų rinkiniai ir rodo, kad pasirinkimas priklauso nuo vektoriaus dydžio, QPS ir ar jums reikalinga daugiaregioninė replikacija.

Šifruokite vektorius neveikiant ir naudokite voko šifravimą raktams. Taikykite griežtą IAM vektorių saugyklai ir reikalaukite mTLS visiems tarnybų ryšiams. Norėdami gauti grėsmės modeliavimą ir raudonųjų komandų gaires, kreipkitės į mūsų LLM saugos žaidimų knygą LLM saugos žaidimų knyga. Jei jums reikia oficialių privatumo garantijų, peržiūrėkite diferencialinio privatumo galimybes ir saugų agregavimą mūsų pamokoje diferencialinio privatumo technikos.

Vienas iš klausimų, su kuriais susidūrėme praktikoje, yra neteisingai sukonfigūruotos paslaugų paskyros, kurios atskleidžia vektorių metaduomenis. Traktuokite metaduomenis kaip itin jautrius ir užrakinkite juos už tokių pačių kontrolės, kaip ir vektorius.

Išmatuokite svarbą, haliucinacijas, vėlavimą ir išlaidas

Naudokite paieškos metrikas, tokias kaip Hit@k, MRR ir NDCG, paieškos sistemai ir naudokite nuorodų ir be nuorodų vertinimo sistemas, tokias kaip RAGEval ir RAGAS, kad įvertintumėte pilnumą, haliucinacijas ir nesusijusumus. RAGEval ir RAGAS pateikia scenarijams konkrečius testus srities užduotims ir siūlo automatizuotus LLM kaip teisėją patikrinimus vertinimui skalėje. Stebėkite tris gamybos signalus: paieškos tikslumą, atsakymo tikrumą ir uodegos vėlavimą. Praktikoje, didinant paieškos sistema atidumo dažnai efektyviau sumažina haliucinacijas nei modelio dydžio padidėjimas.

Diegimo planas privačiam LLM diegimui

Minimalus planas: konteinerizuotas modelių teikimas už VPC, atskira vektorių saugyklos grupė su užrakintomis tinklo ACL, autentifikavimo proxy, išduodantis trumpalaikes siunčiamojo žetonus, ir stebėjimo sistema, kuri užfiksuoja paieškos id su atsakymais audito tikslais. Pradėkite nuo vienos regioninės VPC talpinamos modelio, kad būtų užtikrinta vėlavimo prognozė, vėliau pridėkite daugiaregioninę replikaciją tik jei reikia. Tikėtina, kad mažesniam diegimui bus didesnė fiksuota kaina, tačiau geresnis kontrolės lygis ir privatumas.

Akivaizdus priekaištas yra tiekėjo innovacijos. Debesimi talpinamos LLM paslaugos judės greičiau, ir jos gali būti pigesnės, kai amortizuojate inžineriją. Mano vertinimas: didelėms užklausų apimties, viršijančioms kelis milijonus mėnesinių užklausų, valdomas inferencijos sprendimas dažnai laimi pagal bendras nuosavybės išlaidas. Tačiau reguliuojamiems duomenims ar griežtiems rezidencijos taisyklėms privatus diegimas yra vienintelė įmanoma alternatyva.

Išbandykite patys: žemiau pateikiamos dvi užklausos, kaip atskleisti pagrindimą ir aptikti nepalaikomas teiginius.

Ši užklausa prašo modelio atsakyti į užklausą naudojant pateiktą kontekstą ir išvardinti šaltinio id, kuriuos jis naudojo. Tikėkitės glaustų atsakymų ir šaltinių citatų.

Atsižvelgiant į šiuos konteksto ištraukas su id, atsakykite į vartotojo klausimą ir įtraukite numeruotą sąrašą iš trijų geriausių konteksto id, kuriuos naudojote, ir tikslius cituojamus įrodymus kiekvienam.
Kontekstas 1 [id=C1]: "..."
Kontekstas 2 [id=C2]: "..."
Vartotojo klausimas: "Paaiškinkite X ir cituokite 3 paremiančius ištraukas."

Ši užklausa prašo modelio pažymėti nepalaikomas pretenzijas savo atsakyme. Tikėkitės trumpų teiginių sąrašo su žymomis taip arba ne paramai ir palaikančiu konteksto id, jei reikia.

Jūs sukūrėte šį atsakymą. Kiekvienam sakiniui pažymėkite, ar jis visiškai palaikomas pateiktu kontekstu ir pateikite palaikančio konteksto id arba pažymėkite NEPALAIKOMAS.
Atsakymas: "..."
Kontekstai: C1, C2, C3

Pastebėjome, kad mažos, pakartotinai atliekamos eksperimentai su paieškos parametrais radikaliai pagerina tikrumą. Išlaikykite vertinimus pakartotinus ir registruokite paieškos id kartu su atsakymais pagrindinės analizės tikslais.