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原文标题：Visualize your RAG Data — EDA for Retrieval-Augmented Generation

原文地址：https://medium.com/itnext/visualize-your-rag-data-eda-for-retrieval-augmented-generation-0701ee98768f

Github: https://github.com/Renumics/rag-demo/blob/main/notebooks/visualize_rag_tutorial.ipynb

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如何使用 UMAP 降维技术对嵌入进行降维，以展示使用 OpenAI、Langchain 和 ChromaDB 的问题、答案及其与源文件的关系

像 GPT-4 这样的大型语言模型（LLM）在文本理解和生成方面表现出了令人印象深刻的能力。但它们在处理特定领域信息时面临挑战。当查询超出训练数据范围时，它们往往会产生错误的答案。此外，LLMs 的推理过程缺乏透明度，用户很难理解结论是如何得出的。

为解决这些挑战，一种被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的技术已经被开发出来。RAG 在语言大模型（LLM）的工作流中添加了一个检索步骤，使其能够在响应查询时从额外的源（例如您的私人文本文档）中查询相关数据。这些文档可以事先被划分为小片段，为这些片段生成嵌入（紧凑的向量表示），使用类似于 OpenAI 的 embedding-ada-002 的机器学习模型。具有相似内容的片段将具有相似的嵌入。当 RAG 应用程序收到一个问题时，它将该查询投影到相同的嵌入空间，并检索与查询相关的相邻文档片段。然后，LLM 使用这些文档片段作为上下文来回答问题。这种方法可以提供回答查询所需的信息，同时通过向用户呈现使用的片段来实现透明度。

在开发 RAG 应用程序时，正如许多其他领域所认识到的那样，对数据有一个良好的概览非常重要。对于 RAG 而言，可视化嵌入空间尤其有用，因为 RAG 应用程序会使用这个空间来查找相关信息。由于查询与文档片段共享空间，因此考虑相关文档片段与查询之间的接近程度尤为重要。我们建议使用 UMAP 之类的可视化方法，将高维嵌入减少为更易于管理的二维可视化，同时保留重要属性，如片段和查询之间的关系和邻近性。虽然高维嵌入被简化为只有两个分量，但仍然可以识别问题及其相关文档片段在嵌入空间中形成的聚类。这有助于深入了解数据的本质。

在本文中，您将学习如何

• 准备文档：首先开始收集数据。本教程以维基百科中的一些HTML格式的一级方程式（Formula One）数据为例，用作构建RAG应用程序的数据集。当然，您也可以在这里使用自己的数据！

• 拆分和创建嵌入：将收集到的文档拆分成更小的片段，并使用嵌入模型将其转换为紧凑的向量表示。这需要使用分割器、OpenAI 的text-embedding-ada-002 和作为向量存储的 ChromaDB。

• 构建 LangChain：将用于创建上下文的提示生成器、用于获取相关片段的检索器和用于回答查询的 LLM（GPT-4）结合起来，建立 LangChain。

• 询问问题：学习如何向 RAG 应用程序提问。

• 可视化：使用 Renumics-Spotlight 可视化二维嵌入，并分析查询和文档片段之间的关系和邻近性。

本简化教程将引导您了解开发 RAG 应用程序的每个阶段，并特别关注可视化结果的作用。

准备

首先，安装所有必需的包：

pip install langchain langchain-openai chromadb renumics-spotlight 

本教程使用 Langchain、Renumics-Spotlight python 包:

• Langchain：整合语言模型和 RAG 组件的框架，使设置过程更加顺畅。
• Renumics-Spotlight：交互式探索非结构化 ML 数据集的可视化工具。

将使用 OpenAI 提供的所需 ML 模型

• GPT-4：最先进的语言模型，以其先进的文本理解和生成能力而著称。

• embedding-ada-002:一个专门用于创建文本嵌入表示的模型。

设置你的 OPENAI_API_KEY；例如，你可以在笔记本中使用笔记本行魔术命令设置它：

%env OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

准备文件

对于这个演示，你可以使用我们准备的维基百科所有一级方程式文章的数据集。该数据集是使用wikipedia-api和BeautifulSoup创建的。你可以下载这个数据集。

将提取的 html 文件放入 docs/ 子文件夹。

或者，您也可以创建 docs/ 子文件夹并将自己的文件复制到其中，从而使用自己的数据集。

拆分并为数据集创建嵌入

您可以跳过这一部分，下载包含一级方程式数据集嵌入式数据的数据库。

要自行创建嵌入模型，首先需要设置嵌入模型和向量存储。这里我们使用 OpenAIEmbeddings 的 text-embedding-ada-002，以及使用 ChromaDB 的向量存储：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores.chroma import Chroma

embeddings_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
docs_vectorstore = Chroma(
    collection_name="docs_store",
    embedding_function=embeddings_model,
    persist_directory="docs-db",
)

向量存储将保存在 docs-db/ 文件夹中。

为了填充向量存储，我们使用 BSHTMLLoader 加载 HTML 文档：

from langchain_community.document_loaders import BSHTMLLoader, DirectoryLoader
loader = DirectoryLoader(
    "docs",
    glob=