مصنوعی جنرل انٹیلی جنس
رینکرز کی طاقت اور دوبارہ حاصل کرنے کے لئے دو مرحلے کی بازیافت بڑھا ہوا نسل
جب قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور معلومات کی بازیافت کی بات آتی ہے تو، متعلقہ معلومات کو موثر اور درست طریقے سے بازیافت کرنے کی صلاحیت سب سے اہم ہے۔ جیسے جیسے میدان ترقی کرتا جا رہا ہے، بازیافت کے نظام کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے نئی تکنیکیں اور طریقہ کار تیار کیے جا رہے ہیں، خاص طور پر بازیافت اگمینٹڈ جنریشن (RAG)۔ ایسی ہی ایک تکنیک، جسے رینکرز کے ساتھ دو مرحلے کی بازیافت کے نام سے جانا جاتا ہے، دوبارہ حاصل کرنے کے روایتی طریقوں کی موروثی حدود کو دور کرنے کے لیے ایک طاقتور حل کے طور پر ابھرا ہے۔
اس مضمون میں ہم دو مراحل کی بازیافت اور رینکرز کی پیچیدگیوں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں، ان کے بنیادی اصولوں، نفاذ کی حکمت عملیوں، اور RAG سسٹمز کی درستگی اور کارکردگی کو بڑھانے میں ان کے پیش کردہ فوائد کو تلاش کرتے ہیں۔ ہم تصورات کو واضح کرنے اور اس جدید تکنیک کی گہری تفہیم کو آسان بنانے کے لیے عملی مثالیں اور کوڈ کے ٹکڑوں کو بھی فراہم کریں گے۔
بازیافت اگمینٹڈ جنریشن (RAG) کو سمجھنا
دو مرحلوں کی بازیافت اور دوبارہ رینکرز کی تفصیلات میں غوطہ لگانے سے پہلے، آئیے مختصراً بازیافت اگمینٹڈ جنریشن (RAG) کے تصور پر نظر ثانی کرتے ہیں۔ RAG ایک ایسی تکنیک ہے جو بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) کے علم اور صلاحیتوں کو بیرونی معلومات کے ذرائع، جیسے ڈیٹا بیس یا دستاویزات کے مجموعوں تک رسائی فراہم کر کے بڑھاتی ہے۔ مضمون سے مزید رجوع کریں "ایل ایل ایم میں بازیافت اگمنٹڈ جنریشن میں ایک گہرا غوطہ".
عام RAG عمل میں درج ذیل اقدامات شامل ہیں:
- طلب: ایک صارف سوال پوچھتا ہے یا سسٹم کو ہدایات فراہم کرتا ہے۔
- بازیافت: سسٹم صارف کے استفسار سے متعلقہ معلومات تلاش کرنے کے لیے ویکٹر ڈیٹا بیس یا دستاویز کے مجموعہ سے استفسار کرتا ہے۔
- اضافہ: بازیافت شدہ معلومات کو صارف کے اصل استفسار یا ہدایات کے ساتھ ملایا جاتا ہے۔
- جنریشن: زبان کا ماڈل بڑھا ہوا ان پٹ پر کارروائی کرتا ہے اور ایک ردعمل پیدا کرتا ہے، اس کے آؤٹ پٹ کی درستگی اور جامعیت کو بڑھانے کے لیے بیرونی معلومات کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
اگرچہ RAG ایک طاقتور تکنیک ثابت ہوئی ہے، لیکن یہ اس کے چیلنجوں کے بغیر نہیں ہے۔ کلیدی مسائل میں سے ایک بازیافت کے مرحلے میں ہے، جہاں بازیافت کے روایتی طریقے سب سے زیادہ متعلقہ دستاویزات کی شناخت کرنے میں ناکام ہو سکتے ہیں، جس کی وجہ سے زبان کے ماڈل سے سب سے زیادہ یا غلط ردعمل سامنے آتا ہے۔
دو مرحلے کی بازیافت اور دوبارہ رینکرز کی ضرورت
بازیافت کے روایتی طریقے، جیسے کہ مطلوبہ الفاظ کی مماثلت یا ویکٹر اسپیس ماڈلز پر مبنی، اکثر سوالات اور دستاویزات کے درمیان اہم معنوی تعلقات کو حاصل کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔ اس حد کے نتیجے میں ان دستاویزات کی بازیافت ہوسکتی ہے جو صرف سطحی طور پر متعلقہ ہیں یا اہم معلومات سے محروم ہیں جو پیدا کردہ ردعمل کے معیار کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہیں۔
اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، محققین اور پریکٹیشنرز نے رینکرز کے ساتھ دو مرحلے کی بازیافت کی طرف رجوع کیا ہے۔ اس نقطہ نظر میں دو قدمی عمل شامل ہے:
- ابتدائی بازیافت: پہلے مرحلے میں، ممکنہ طور پر متعلقہ دستاویزات کا ایک نسبتاً بڑا مجموعہ تیز رفتار اور موثر بازیافت کا طریقہ استعمال کرتے ہوئے بازیافت کیا جاتا ہے، جیسے کہ ویکٹر اسپیس ماڈل یا مطلوبہ الفاظ پر مبنی تلاش۔
- رینکنگ: دوسرے مرحلے میں، ابتدائی طور پر بازیافت شدہ دستاویزات کو استفسار سے ان کی مطابقت کی بنیاد پر دوبارہ ترتیب دینے کے لیے ایک زیادہ نفیس رینکنگ ماڈل کا استعمال کیا جاتا ہے، جس سے سب سے زیادہ متعلقہ دستاویزات کو مؤثر طریقے سے فہرست میں سب سے اوپر لایا جاتا ہے۔
ری رینکنگ ماڈل، اکثر ایک نیورل نیٹ ورک یا ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیر، کو خاص طور پر تربیت دی جاتی ہے تاکہ کسی دستاویز کی کسی سوال سے مطابقت کا اندازہ لگایا جا سکے۔ اعلی درجے کی قدرتی زبان کو سمجھنے کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، دوبارہ رینکرز استفسار اور دستاویزات کے درمیان معنوی باریکیوں اور سیاق و سباق کے تعلقات کو حاصل کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ درست اور متعلقہ درجہ بندی ہوتی ہے۔
دو مرحلے کی بازیافت اور دوبارہ رینکرز کے فوائد
رینکرز کے ساتھ دو مرحلے کی بازیافت کو اپنانے سے RAG سسٹمز کے تناظر میں کئی اہم فوائد حاصل ہوتے ہیں:
- بہتر درستگی: ابتدائی طور پر حاصل شدہ دستاویزات کو دوبارہ درجہ بندی کرکے اور سب سے زیادہ متعلقہ دستاویزات کو اوپر کی طرف بڑھا کر، نظام زبان کے ماڈل کو زیادہ درست اور درست معلومات فراہم کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں اعلیٰ معیار کے جوابات پیدا ہوتے ہیں۔
- ڈومین سے باہر کے مسائل کو کم کیا گیا۔: روایتی بازیافت کے لیے استعمال کیے جانے والے ایمبیڈنگ ماڈلز کو اکثر عام مقصد کے ٹیکسٹ کارپورا پر تربیت دی جاتی ہے، جو شاید ڈومین کے لیے مخصوص زبان اور سیمنٹکس کو مناسب طور پر حاصل نہیں کر پاتے ہیں۔ دوسری طرف، رینکنگ ماڈلز کو ڈومین کے مخصوص ڈیٹا پر تربیت دی جا سکتی ہے، جس سے "ڈومین سے باہر" کے مسئلے کو کم کیا جا سکتا ہے اور خصوصی ڈومینز کے اندر بازیافت شدہ دستاویزات کی مطابقت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
- اسکیل ایبلٹی: دو مراحل کا نقطہ نظر ابتدائی مرحلے میں تیز رفتار اور ہلکے وزن کی بازیافت کے طریقوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے موثر اسکیلنگ کی اجازت دیتا ہے، جبکہ دستاویزات کے چھوٹے ذیلی سیٹ کے لیے زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر گہری رینکنگ کے عمل کو محفوظ رکھتا ہے۔
- لچک: رینکنگ ماڈلز کو ابتدائی بازیافت کے طریقے سے آزادانہ طور پر تبدیل یا اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے، جو نظام کی ابھرتی ہوئی ضروریات کے مطابق لچک اور موافقت فراہم کرتا ہے۔
کولبرٹ: موثر اور موثر دیر سے تعامل
رینکنگ کے دائرے میں نمایاں ماڈلز میں سے ایک ColBERT ہے (BERT پر سیاق و سباق میں دیر سے تعامل)۔ ColBERT ایک دستاویز کا ری رینکر ماڈل ہے جو BERT کی زبان کو سمجھنے کی گہری صلاحیتوں کو بروئے کار لاتا ہے جبکہ "دیر سے تعامل" کے نام سے ایک نیا تعامل کا طریقہ کار متعارف کرایا جاتا ہے۔
کولبرٹ: BERT پر سیاق و سباق کے مطابق دیر سے تعامل کے ذریعے موثر اور موثر گزرنے کی تلاش
ColBERT میں دیر سے تعامل کا طریقہ کار بازیافت کے عمل کے آخری مراحل تک الگ الگ سوالات اور دستاویزات پر کارروائی کرکے موثر اور درست بازیافت کی اجازت دیتا ہے۔ خاص طور پر، ColBERT BERT کا استعمال کرتے ہوئے استفسار اور دستاویز کو آزادانہ طور پر انکوڈ کرتا ہے، اور پھر ایک ہلکا پھلکا لیکن طاقتور تعامل مرحلہ استعمال کرتا ہے جو ان کی عمدہ مماثلت کا نمونہ کرتا ہے۔ اس عمدہ تعامل میں تاخیر کرکے لیکن اسے برقرار رکھنے سے، ColBERT گہری زبان کے ماڈلز کی اظہار خیال کا فائدہ اٹھا سکتا ہے اور ساتھ ہی ساتھ دستاویزات کی نمائندگی کو آف لائن پہلے سے گنتی کرنے کی صلاحیت بھی حاصل کر سکتا ہے، جس سے استفسار کی کارروائی میں کافی تیزی آتی ہے۔
ColBERT کا دیر سے تعامل کا فن تعمیر کئی فوائد پیش کرتا ہے، بشمول بہتر کمپیوٹیشنل کارکردگی، دستاویز جمع کرنے کے سائز کے ساتھ اسکیل ایبلٹی، اور حقیقی دنیا کے منظرناموں کے لیے عملی قابل اطلاق۔ مزید برآں، ColBERT کو تردید شدہ نگرانی اور بقایا کمپریشن جیسی تکنیکوں کے ساتھ مزید بہتر بنایا گیا ہے (ColBERTv2 میں)، جو تربیت کے عمل کو بہتر بناتے ہیں اور اعلی بازیافت کی تاثیر کو برقرار رکھتے ہوئے ماڈل کے خلائی نشان کو کم کرتے ہیں۔
یہ کوڈ کا ٹکڑا ظاہر کرتا ہے کہ jina-colbert-v1-en ماڈل کو کنفیگر کرنے اور دستاویزات کے مجموعے کو انڈیکس کرنے کے لیے استعمال کرنے کا طریقہ، طویل سیاق و سباق کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنے کی اپنی صلاحیت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے۔
Rerankers کے ساتھ دو مرحلے کی بازیافت کو نافذ کرنا
اب جب کہ ہمیں دو مراحل کی بازیافت اور دوبارہ رینکرز کے پیچھے اصولوں کی سمجھ آگئی ہے، آئیے RAG سسٹم کے تناظر میں ان کے عملی نفاذ کو تلاش کریں۔ ہم ان تکنیکوں کے انضمام کو ظاہر کرنے کے لیے مقبول لائبریریوں اور فریم ورک کا فائدہ اٹھائیں گے۔
ماحولیات کو ترتیب دینا
اس سے پہلے کہ ہم کوڈ میں ڈوبیں، آئیے اپنے ترقیاتی ماحول کو ترتیب دیں۔ ہم Python اور کئی مشہور NLP لائبریریوں کا استعمال کریں گے، بشمول Hugging Face Transformers، Sentence Transformers، اور LanceDB۔
# Install required libraries !pip install datasets huggingface_hub sentence_transformers lancedb
ڈیٹا کی تیاری
مظاہرے کے مقاصد کے لیے، ہم Hugging Face Datasets سے "ai-arxiv-chunked" ڈیٹاسیٹ استعمال کریں گے، جس میں مشین لرننگ، قدرتی لینگویج پروسیسنگ، اور بڑے لینگویج ماڈلز پر 400 سے زیادہ ArXiv پیپرز شامل ہیں۔
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("jamescalam/ai-arxiv-chunked", split="train")
<pre>اگلا، ہم ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کریں گے اور اسے چھوٹے حصوں میں تقسیم کریں گے تاکہ موثر بازیافت اور پروسیسنگ میں آسانی ہو۔
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def chunk_text(text, chunk_size=512, overlap=64):
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt", truncation=True)
chunks = tokens.split(chunk_size - overlap)
texts = [tokenizer.decode(chunk) for chunk in chunks]
return texts
chunked_data = []
for doc in dataset:
text = doc["chunk"]
chunked_texts = chunk_text(text)
chunked_data.extend(chunked_texts)
ابتدائی بازیافت کے مرحلے کے لیے، ہم اپنے دستاویزات اور سوالات کو گھنے ویکٹر کی نمائندگی میں انکوڈ کرنے کے لیے ایک Sentence Transformer ماڈل کا استعمال کریں گے، اور پھر LanceDB جیسے ویکٹر ڈیٹا بیس کا استعمال کرتے ہوئے قریب ترین پڑوسی تلاش کریں گے۔
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from lancedb import lancedb
# Load Sentence Transformer model
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# Create LanceDB vector store
db = lancedb.lancedb('/path/to/store')
db.create_collection('docs', vector_dimension=model.get_sentence_embedding_dimension())
# Index documents
for text in chunked_data:
vector = model.encode(text).tolist()
db.insert_document('docs', vector, text)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from lancedb import lancedb
# Load Sentence Transformer model
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# Create LanceDB vector store
db = lancedb.lancedb('/path/to/store')
db.create_collection('docs', vector_dimension=model.get_sentence_embedding_dimension())
# Index documents
for text in chunked_data:
vector = model.encode(text).tolist()
db.insert_document('docs', vector, text)
ہماری دستاویزات کی ترتیب کے ساتھ، ہم دیے گئے استفسار ویکٹر کے قریب ترین پڑوسیوں کو تلاش کرکے ابتدائی بازیافت انجام دے سکتے ہیں۔
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def chunk_text(text, chunk_size=512, overlap=64):
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt", truncation=True)
chunks = tokens.split(chunk_size - overlap)
texts = [tokenizer.decode(chunk) for chunk in chunks]
return texts
chunked_data = []
for doc in dataset:
text = doc["chunk"]
chunked_texts = chunk_text(text)
chunked_data.extend(chunked_texts)
رینکنگ
ابتدائی بازیافت کے بعد، ہم بازیافت شدہ دستاویزات کو استفسار سے ان کی مطابقت کی بنیاد پر دوبارہ ترتیب دینے کے لیے ایک رینکنگ ماڈل استعمال کریں گے۔ اس مثال میں، ہم ColBERT reranker استعمال کریں گے، ایک تیز اور درست ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل جو خاص طور پر دستاویز کی درجہ بندی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
from lancedb.rerankers import ColbertReranker reranker = ColbertReranker() # Rerank initial documents reranked_docs = reranker.rerank(query, initial_docs)
۔ reranked_docs فہرست اب ان دستاویزات پر مشتمل ہے جو استفسار سے ان کی مطابقت کی بنیاد پر دوبارہ ترتیب دی گئی ہیں، جیسا کہ ColBERT ری رینکر کے ذریعے طے کیا گیا ہے۔
اضافہ اور نسل
دوبارہ ترتیب دیے گئے اور متعلقہ دستاویزات ہاتھ میں لے کر، ہم RAG پائپ لائن کے بڑھانے اور جنریشن کے مراحل کی طرف بڑھ سکتے ہیں۔ حتمی ردعمل پیدا کرنے کے لیے ہم Hugging Face Transformers لائبریری سے لینگویج ماڈل استعمال کریں گے۔
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-base")
# Augment query with reranked documents
augmented_query = query + " " + " ".join(reranked_docs[:3])
# Generate response from language model
input_ids = tokenizer.encode(augmented_query, return_tensors="pt")
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=500)
response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
اوپر دیے گئے کوڈ کے ٹکڑوں میں، ہم اصل سوال کو سرفہرست تین رینک شدہ دستاویزات کے ساتھ بڑھاتے ہیں، جس سے augmented_query. اس کے بعد ہم اس بڑھے ہوئے استفسار کو T5 زبان کے ماڈل میں منتقل کرتے ہیں، جو فراہم کردہ سیاق و سباق کی بنیاد پر جواب پیدا کرتا ہے۔
۔ response متغیر حتمی آؤٹ پٹ پر مشتمل ہوگا، اصل استفسار کا زیادہ درست اور جامع جواب فراہم کرنے کے لیے بازیافت اور دوبارہ درجہ بندی کی گئی دستاویزات سے بیرونی معلومات کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
اعلی درجے کی تکنیک اور تحفظات
اگرچہ ہم نے جس عمل کا احاطہ کیا ہے وہ دو مراحل کی بازیافت اور دوبارہ رینکرز کو RAG سسٹم میں ضم کرنے کے لیے ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرتا ہے، وہاں کئی جدید تکنیکیں اور تحفظات ہیں جو نقطہ نظر کی کارکردگی اور مضبوطی کو مزید بڑھا سکتے ہیں۔
- استفسار کی توسیع: ابتدائی بازیافت کے مرحلے کو بہتر بنانے کے لیے، آپ استفسار کی توسیع کی تکنیک استعمال کر سکتے ہیں، جس میں متعلقہ اصطلاحات یا فقروں کے ساتھ اصل استفسار کو بڑھانا شامل ہے۔ اس سے ممکنہ طور پر متعلقہ دستاویزات کے مزید متنوع سیٹ کو بازیافت کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
- Ensemble Reranking: ایک واحد رینکنگ ماڈل پر انحصار کرنے کے بجائے، آپ مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف ماڈلز کی طاقتوں کا فائدہ اٹھاتے ہوئے ایک سے زیادہ رینکرز کو ایک جوڑا بنا سکتے ہیں۔
- فائن ٹیوننگ رینکرز: اگرچہ پہلے سے تربیت یافتہ رینکنگ ماڈلز کارآمد ثابت ہو سکتے ہیں، لیکن ڈومین کے مخصوص ڈیٹا پر ان کو ٹھیک کرنے سے ڈومین کے مخصوص سیمنٹکس اور متعلقہ اشاروں کو حاصل کرنے کی ان کی صلاحیت میں مزید اضافہ ہو سکتا ہے۔
- تکراری بازیافت اور دوبارہ درجہ بندی: بعض صورتوں میں، بازیافت اور دوبارہ درجہ بندی کا ایک ہی تکرار کافی نہیں ہوسکتا ہے۔ آپ تکراری طریقوں کو تلاش کر سکتے ہیں، جہاں لینگویج ماڈل کا آؤٹ پٹ استفسار اور بازیافت کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جس سے زیادہ انٹرایکٹو اور متحرک نظام ہوتا ہے۔
- مطابقت اور تنوع کا توازن: اگرچہ رینکرز کا مقصد انتہائی متعلقہ دستاویزات کو فروغ دینا ہے، لیکن یہ ضروری ہے کہ مطابقت اور تنوع کے درمیان توازن قائم کیا جائے۔ تنوع کو فروغ دینے والی تکنیکوں کو شامل کرنے سے نظام کو اس کے معلوماتی ذرائع میں حد سے زیادہ تنگ یا متعصب ہونے سے روکنے میں مدد مل سکتی ہے۔
- تشخیصی میٹرکس: آپ کے دو مراحل کی بازیافت اور دوبارہ درجہ بندی کے طریقہ کار کی تاثیر کا اندازہ لگانے کے لیے، آپ کو مناسب تشخیصی میٹرکس کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہوگی۔ ان میں معلومات کی بازیافت کی روایتی پیمائشیں شامل ہوسکتی ہیں جیسے درستگی، یاد کرنا، اور اوسط باہمی درجہ (MRR) کے ساتھ ساتھ آپ کے استعمال کے معاملے کے مطابق کام کے لیے مخصوص میٹرکس۔
نتیجہ
Retrieval Augmented Generation (RAG) بیرونی معلومات کے ذرائع سے فائدہ اٹھاتے ہوئے بڑے زبان کے ماڈلز کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے ایک طاقتور تکنیک کے طور پر ابھری ہے۔ تاہم، بازیافت کے روایتی طریقے اکثر انتہائی متعلقہ دستاویزات کی شناخت کے لیے جدوجہد کرتے ہیں، جس کی وجہ سے سب سے زیادہ کارکردگی ہوتی ہے۔
رینکرز کے ساتھ دو مراحل کی بازیافت اس چیلنج کا ایک زبردست حل پیش کرتی ہے۔ ابتدائی تیزی سے بازیافت کے مرحلے کو زیادہ نفیس رینکنگ ماڈل کے ساتھ جوڑ کر، یہ نقطہ نظر بازیافت شدہ دستاویزات کی درستگی اور مطابقت کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے، جو بالآخر زبان کے ماڈل سے اعلیٰ معیار کے جوابات کا باعث بنتا ہے۔
