Метадані та RAG: Як Зробити Ваших Агентів Штучного Інтелекту Розумнішими

“

Метадані & Магія: Як Зробити Ваших RAG-агентів Розумнішими

Привіт, друзі! Я Ліла Гарт, і сьогодні я хочу поділитися з вами чимось надзвичайно. Цікавим – як метадані можуть перетворити ваших RAG-агентів (Retrieval-Augmented Generation) на справжніх інтелектуалів. Уявіть собі: замість простого пошуку, ваші агенти здатні не лише знаходити релевантну інформацію. Відверто кажучи, а й розуміти контекст, відстежувати джерела та видавати відповіді, що вражають своєю точністю.

Ви коли-небудь замислювалися, як агенти штучного інтелекту можуть видавати відповіді, які здаються настільки розумними? Зрозуміло, відповідь скажімо, криється саме в метаданих – даних про дані. Це як додавати спеції до страви: вони не змінюють. Основний смак, наприклад, але роблять його набагато глибшим та цікавішим.

Уявіть собі, уявіть собі, що ви працюєте. З даними, які складаються з транскриптів з YouTube. Фактично, без метаданих ви маєте просто купу тексту. Але якщо ви додаєте метадані, наприклад, назву відео, URL-адресу та тимчасову мітку, ви отримуєте надзвичайний потенціал. Ваш агент тепер може не лише знайти відповідь на ваше запитання, але. Й точно вказати, з якого відео і з якого саме моменту взята інформація.

Жива Демонстрація: Агент на основі транскриптів YouTube

Щоб. Все стало максимально зрозуміло, давайте подивимось на практичний приклад. Я використовую свого агента, який працює з транскриптами YouTube. Я запитую його: “Яка різниця між реляційною базою даних та векторною базою даних? Чесно кажучи, дивно, “

Агент виконує пошук у Superbase, використовує систему переранжування, щоб відсіяти нерелевантні результати, і ось що ми отримуємо:

• Чітку відповідь на запитання.
• Посилання на конкретне відео з YouTube, з якого взята інформація.
• Точну тимчасову мітку, де саме в відео знаходиться відповідь.

Як це можливо? Щоб було ясно, саме завдяки метаданим, які збагачують кожен фрагмент транскрипту. Це як додавати інформацію “хто? “, “коли? “, “де та ” до кожної частини інформації.

Метадані: Дані про Дані

Метадані – це просто дані про ваші дані. Ви можете додавати будь-яку інформацію, яка може бути корисною:

• Дата створення.

скажімо,

• Назва відділу тому
• Ім’я автора. Зрозуміло,
• Назва файлу.
• Розмір файлу. Простіше кажучи,

Метадані не впливають на суть інформації. Вони не змінюють місце розташування даних у векторній базі. Звичайно, коли ви робите запит, він перетворюється на вектор і використовується для пошуку найближчих фрагментів. Але після уявіть собі, того, як фрагменти знайдені, метадані дозволяють нам отримати набагато більше контексту. Справа в тому, що

Чому Метадані Важливі для RAG?

Існує три основні причини, чому метадані мають вирішальне значення для RAG-агентів:

1. Більше Контексту: Метадані дають змогу зрозуміти, звідки взялася інформація. Це дозволяє агенту не просто відповідати на питання, але й надавати додаткову інформацію та підтвердження.
2. Організація та Сегментація: Метадані дозволяють організовувати дані, розділяючи їх на категорії та підгрупи, в такому дусі. Наприклад, ви можете зберігати інформацію з різних відео, чітко розділяючи їх за назвою.
3. Фільтрація: Ви можете використовувати метадані для фільтрації результатів. Наприклад, ви можете попросити агента шукати лише у. Справа в тому, що відео з певної теми або від конкретного автора.

Як Створювати та Використовувати Метадані: Практичний дивіться, Підхід

Тепер давайте подивимось, як це працює на практиці, використовуючи приклад з YouTube-транскриптами. Ми розіб’ємо процес на три ключові етапи. Очевидно,

1. Завантаження та Обробка Транскриптів: Ми використовуємо Apify для отримання транскриптів з YouTube. До речі, apify – це потужний інструмент для збору даних з веб-сайтів, в тому числі й з YouTube. Зрозуміло, потім ми використовуємо код для очищення інформації. Ми об’єднуємо текст у великий рядок. Далі, ми ділимо транскрипт на фрагменти, додаємо до кожного тимчасову мітку, щоб знати, з якого моменту у відео взято інформацію.
2. Векторизація та Збагачення: Кожен фрагмент тексту перетворюється на вектор за допомогою моделі вбудовування. Поряд з текстом, додаємо метадані: назву відео, URL-адресу та часову мітку. Це ключ до розуміння контексту.
3. Збереження у Базі Даних та Пошук: Ми використовуємо Superbase як векторну базу даних. Це от, дозволяє організувати інформацію та ефективно виконувати пошук. Безумовно, коли ми робимо скажімо, запит, система використовує вектори для пошуку релевантних фрагментів. Завдяки метаданим, ми можемо отримати не лише відповідь, а й всю необхідну інформацію про джерело.

Практичний приклад: Створення Пайплайну

Уявіть собі: ми. Хочемо додати новий транскрипт відео от, у нашу базу даних, в такому дусі. Фактично, для цього нам потрібно:

1. Завантажити інформацію. Цікаво, ми вводимо назву та URL-адресу відео. Агент використовує Apify, щоб отримати транскрипт та
2. Очистити інформацію. Вибрати весь текст із транскрипту. Використати код для поділу на фрагменти тому додати тимчасові мітки.
3. Зберегти інформацію. Зберегти дані з метаданими у векторній базі даних. Додати інформацію до Google Sheets.

Тепер, коли ми задамо питання, агент зможе використовувати метадані, щоб, щось на зразок. Знайти відповідь, вказати джерело інформації та час, коли було сказано потрібні слова.

Фільтрація за Допомогою Метаданих

Ще одна важлива функція метаданих – фільтрація. Уявіть, що у вас є кілька відео в базі даних. Ви хочете, щоб агент слухайте, знайшов інформацію лише з одного з них.

Для цього ви просто вказуєте, що потрібно шукати лише у фрагментах з конкретною назвою відео. Це дозволяє зосередитись на потрібних даних та отримати точніші результати.

Видалення дивіться, даних із Бази Даних

У будь-який момент ви можете захотіти видалити інформацію. Наприклад, якщо відео стало неактуальним. Щоб було ясно, все, що вам потрібно зробити – змінити статус відео у Google Sheet на “видалити”. Безумовно, потім запускається процес автоматичного видалення:

1. Збираємо дані з таблиці. Перевіряємо знаєте, статус кожного відео. Звичайно,
2. Фільтруємо дані. Видаляємо лише ті відео, які позначені як “видалити”.
3. Використовуємо дані. Видаляємо вектори з бази даних але оновлюємо дані в Google Sheets.

ви можете легко підтримувати вашу базу у актуальному стані.

Підсумок: Ваш шлях до розумніших агентів

Метадані – це ключовий елемент, який може перетворити ваших RAG-агентів з простих пошукових машин на потужні інструменти інтелекту. Вони дають змогу отримувати більше контексту, організовувати та фільтрувати. Простіше кажучи, дані, а також контролювати, яку інформацію використовує ваш агент.

Настав час експериментувати! Спробуйте додати метадані до ваших даних та подивитися, як це змінить роботу ваших агентів. Виберіть слухайте, свій випадок використання, експериментуйте та вдосконалюйте свої знання. Почніть з от, чогось простого та поступово збільшуйте складність, типу того. З часом ви зможете створити агентів, які будуть. Видавати відповіді, які вражають своєю точністю та розумінням контексту. Простіше кажучи,

Не бійтесь експериментувати та ділитися своїм досвідом з іншими.
У вас все вийде! До зустрічі!