Xây dựng công cụ tìm kiếm thế hệ mới với Llama 3

Xây dựng công cụ tìm kiếm thế hệ mới với Llama 3

Mục lục

1. Hiểu về Llama 3
2. Thiết lập môi trường
3. Thiết kế hệ thống
   • Chỉ mục ngữ nghĩa
   • API tìm kiếm thế hệ
   • Giao diện người dùng đơn giản
4. Huấn luyện mô hình
5. Xây dựng công cụ tìm kiếm
6. Thiết kế giao diện người dùng
7. Triển khai và thử nghiệm
8. Cải thiện liên tục
9. Kết luận
10. Câu hỏi thường gặp
11. Bài viết liên quan

1. Hiểu về Llama 3

Llama 3 là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được huấn luyện đặc biệt cho các tác vụ điều hướng web và hội thoại. Nó có thể duyệt web và xử lý các hướng dẫn, câu hỏi và câu trả lời, biến nó trở thành nền tảng lý tưởng cho một công cụ tìm kiếm thế hệ.

2. Thiết lập môi trường

Trước tiên, cần chuẩn bị một số công việc từ phía nhà phát triển để tạo ra môi trường cần thiết. Điều này bắt đầu bằng việc tải xuống mô hình Llama 3 từ Hugging Face Model Hub và thiết lập các cấu trúc và thư viện cần thiết, chẳng hạn như transformers, datasets và hub libraries.

3. Thiết kế hệ thống

3.1 Chỉ mục ngữ nghĩa

Chúng ta sẽ tạo ra một chỉ mục ngữ nghĩa trả về cho chúng ta các phần nội dung của tài liệu giống nhất với truy vấn dựa trên sự tương đồng của nội dung trong một tệp cho trước. Chỉ mục này sẽ được xây dựng với sự trợ giúp của Qdrant với vai trò là kho lưu trữ vector. Điều đáng ngạc nhiên là, thư viện Qdrant client không cần phải được cài đặt như Qdrant server và có thể thực hiện tính tương đồng của tài liệu có thể chứa bộ nhớ làm việc (RAM). Do đó, với pip install Qdrant client, việc sử dụng Qdrant client trở nên đơn giản như việc sử dụng đường ống.

Để hỗ trợ máy vector, các tài liệu trên ổ đĩa cứng tương ứng sẽ phải được lập chỉ mục và do đó, được nhúng. Đối với việc nhúng, cần lựa chọn phương pháp nhúng phù hợp và phép đo tương đồng vector phù hợp. Có thể sử dụng nhiều phương pháp để xây dựng việc nhúng từ đoạn văn, câu hoặc từ, và những phương pháp đó có thể mang lại kết quả khác nhau. Một nhược điểm chính mà chúng ta gặp phải khi tạo tìm kiếm vector dựa trên tài liệu là vấn đề tìm kiếm bất đối xứng.

Các vấn đề tìm kiếm bất đối xứng cũng đặc trưng cho việc truy xuất thông tin, và chúng xảy ra khi một trong hai, hoặc truy vấn hoặc tài liệu, ngắn, trong khi cái kia dài. Điều này thường được thực hiện với việc nhúng từ hoặc câu để tinh chỉnh nhằm có được điểm số tương đồng giữa các tài liệu có chiều dài gần bằng nhau, ví dụ như câu hoặc đoạn văn. Khi điều đó không xảy ra, việc tìm kiếm thông tin chính xác có thể không xảy ra.

Tuy nhiên, chúng ta có thể tìm ra phương pháp nhúng phù hợp với các vấn đề tìm kiếm bất đối xứng.

3.2 API tìm kiếm thế hệ

Công cụ tìm kiếm thế hệ sẽ được hiển thị dưới dạng một dịch vụ web được phát triển bằng FastAPI. API sẽ sử dụng Qdrant client đã tạo với dữ liệu đã lập chỉ mục, như đã thấy trong phần trước. Sau đó, nó sẽ tìm kiếm bằng truy vấn tương đồng vector, sử dụng các phần vector trả về để chuyển đến mô hình Llama 3 để tạo ra một câu trả lời và đưa lại cho người dùng.

3.3 Giao diện người dùng đơn giản

Phần này tập trung vào giao diện người dùng, thành phần cuối cùng của một công cụ tìm kiếm thế hệ cục bộ. Ứng dụng sẽ được phát triển bằng Streamlit với vai trò là giao diện cho thiết kế cơ bản của nó. Nó bao gồm thanh nhập liệu, nút tìm kiếm hoặc nút để tạo ra câu trả lời, khoảng trống để hiển thị kết quả và danh sách các tài liệu được sử dụng trong phản hồi có thể được xem hoặc tải xuống.

4. Huấn luyện mô hình

Do đó, việc huấn luyện chế độ Llama 3 là rất cần thiết. Bạn sẽ cần một tập hợp các tương tác web mà bạn có thể tạo ra hoặc lấy từ bất cứ nơi nào bạn có thể lấy được chúng. Mô hình nên được huấn luyện trên nhiều tác vụ hơn, chẳng hạn như nhấp chuột, nhập văn bản, gửi biểu mẫu, v.v. để nó có thể dễ dàng điều hướng trang web.

5. Xây dựng công cụ tìm kiếm

Llama 3 là mô hình trung tâm cho công cụ tìm kiếm thế hệ mà bạn cần phát triển. Nó sẽ được kết hợp với một máy chủ phía sau chịu trách nhiệm phản hồi các quy trình của người dùng. Bất cứ khi nào một truy vấn được thực hiện, Llama 3 trả lời nó, duyệt web và tìm kiếm thông tin về nó.

6. Thiết kế giao diện người dùng

Xu hướng này cho thấy cần phải xem xét tài liệu dễ hiểu và giao diện thân thiện với người dùng. Tạo một giao diện đồ họa của sản phẩm nơi người dùng cuối cùng nhập câu hỏi một cách dễ dàng và nhận được câu trả lời. Giao diện người dùng nên được thiết kế theo cách mà kết quả được trình bày một cách có trật tự để người dùng có thể tìm thấy tài liệu mà họ muốn một cách nhanh chóng.

7. Triển khai và thử nghiệm

Khi bạn đã phát triển công cụ tìm kiếm của mình, điều quan trọng là phải tiếp tục quy trình triển khai. Một số nền tảng triển khai bao gồm Playwright, Selenium hoặc BrowserGym. Sau khi triển khai, cần thử nghiệm để chứng minh hiệu quả của công cụ tìm kiếm trong việc phản hồi các truy vấn tìm kiếm khác nhau.

8. Cải thiện liên tục

Vì bạn đã xây dựng một công cụ tìm kiếm, bạn phải theo dõi hiệu quả của nó và thu thập ý kiến của người dùng sau khi họ sử dụng nó. Phản hồi nên được sử dụng để tinh chỉnh mô hình và nâng cao hiệu quả của công cụ tìm kiếm.

9. Kết luận

‘Chip’ là, trong hầu hết các trường hợp, một đường ống Retrieval-Augmented Generation (RAG) sử dụng các tệp được lưu trữ cục bộ, với hướng dẫn để tạo ra phản hồi trích dẫn các tuyên bố trong các tài liệu cục bộ. Toàn bộ mã chạy khoảng 300 dòng. Nói chung, chúng tôi đã làm cho mã phức tạp hơn một chút bằng cách cung cấp cho người dùng tùy chọn để lựa chọn giữa 3 mô hình Llama 3 khác nhau. Từ quan điểm trường hợp sử dụng này, cả mô hình tham số 8B và đặc biệt là 70B đều có thể chấp nhận được.

10. Câu hỏi thường gặp

• Llama 3 là gì?

  Llama 3 là một khung phần mềm mã nguồn mở được thiết kế để xây dựng các công cụ tìm kiếm thế hệ. Nó cho phép người dùng tạo ra các công cụ tìm kiếm tùy chỉnh có thể tạo ra nội dung dựa trên truy vấn của người dùng.

• Công cụ tìm kiếm thế hệ là gì?

  Công cụ tìm kiếm thế hệ là các hệ thống không chỉ truy xuất thông tin dựa trên truy vấn của người dùng mà còn tạo ra nội dung mới một cách động để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.

• Những tính năng chính của Llama 3?

  Llama 3 cung cấp các tính năng như tạo nội dung tùy chỉnh, tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khả năng mở rộng để xử lý khối lượng yêu cầu lớn.

• Llama 3 khác gì so với công cụ tìm kiếm truyền thống?

  Công cụ tìm kiếm truyền thống dựa vào việc lập chỉ mục và truy xuất nội dung đã tồn tại, trong khi Llama 3 tạo ra nội dung mới dựa trên truy vấn của người dùng, cung cấp kết quả được cá nhân hóa và động hơn.

• Những ngôn ngữ lập trình nào được Llama 3 hỗ trợ?

  Llama 3 chủ yếu hỗ trợ Python để phát triển, nhưng nó có thể tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác thông qua API và thư viện.

11. Bài viết liên quan

• Decoding Google: Your Cheat Sheet to Search Engine Algorithms (Lahari, 23 giờ trước)
• Easiest Way to Get Llama 3 Running on Your Computer (Rachana Saha, 02 tháng 6 năm 2024)
• TikTok and OpenAI Join Forces to Rival Google in AI Search (Rachana Saha, 16 tháng 5 năm 2024)
• Why Llama Guard 2 is a Must-Have for Protecting Your LLM Chatbot (Shiva Ganesh, 15 tháng 5 năm 2024)