Pinecone向量資料函式庫擴充套件RAG應用實踐

Pinecone 向量資料函式庫的彈性搜尋能力，結合 OpenAI 嵌入模型的語意理解，為構建高效能的 RAG 系統提供了堅實的基礎。透過將客戶資料轉換為向量表示，並儲存於 Pinecone 索引中，我們得以快速檢索相關資訊，並結合 GPT-4o 生成個人化推薦，以降低客戶流失率。此方法不僅提升了查詢效率，更能應對大規模資料集的挑戰，為銀行客戶關係管理提供更智慧的解決方案。

# 下載Kaggle資料集
import pandas as pd
from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi

# 初始化Kaggle API
api = KaggleApi()
api.authenticate()

# 下載資料集
api.dataset_download_files('radheshyamkollipara/bank-customer-churn', path='./data', unzip=True)

# 載入資料集
df = pd.read_csv('./data/Customer-Churn-Records.csv')

# 進行EDA
print(df.head())
print(df.info())
print(df.describe())

縮放RAG銀行客戶資料與Pinecone技術的實踐應用

在前一章中，我們探討瞭如何透過實際操作來實作實用的AI應用，特別是在適應性RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統的動態世界中。現在，我們將進一步深入研究如何利用Pinecone技術來擴充套件RAG系統，以處理大規模的銀行客戶資料。

為何擴充套件RAG系統至生產級別至關重要

擴充套件RAG系統不僅僅是增加資料量，更重要的是找到合適的資料量，並確保系統能夠有效地處理更大的負載。隨著資料量的增加，系統可能需要新的功能來處理更大的負載，同時，成本監控和速度效能也將成為專案的關鍵約束條件。

利用Pinecone擴充套件RAG系統

本章節將重點介紹如何利用Pinecone的創新向量資料函式庫技術與OpenAI強大的嵌入能力，構建資料處理和查詢系統。我們的目標是建立一個推薦系統，鼓勵客戶繼續與銀行保持聯絡。

步驟一：下載Kaggle銀行客戶資料集並進行探索性資料分析（EDA）

首先，我們需要下載Kaggle銀行客戶資料集，並進行探索性資料分析（EDA）。這一步驟至關重要，因為它將指導我們準備資料集和RAG策略，以便於後續的處理。

# 下載Kaggle資料集
import pandas as pd
from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi

# 初始化Kaggle API
api = KaggleApi()
api.authenticate()

# 下載資料集
api.dataset_download_files('dataset-name', path='./data', unzip=True)

# 載入資料集
df = pd.read_csv('./data/dataset.csv')

# 進行EDA
print(df.head())
print(df.info())
print(df.describe())

步驟二：使用Pinecone向量資料函式庫和OpenAI的text-embedding-3-small模型

接下來，我們將使用Pinecone向量資料函式庫和OpenAI的text-embedding-3-small模型來進行資料的分塊和嵌入。然後，我們將這些嵌入向量上傳至Pinecone索引中，以實作快速的複雜查詢檢索。

# 使用OpenAI的text-embedding-3-small模型進行資料嵌入
import pinecone
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 初始化Pinecone
pinecone.init(api_key='YOUR_API_KEY', environment='YOUR_ENVIRONMENT')

# 建立Pinecone索引
index_name = 'bank-customer-data'
if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(index_name, dimension=384, metric='cosine')

# 載入嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 對資料進行分塊和嵌入
docs = df['text_column'].tolist()
embeddings = model.encode(docs).tolist()

# 上傳至Pinecone索引
index = pinecone.Index(index_name)
index.upsert([(id, vector) for id, vector in enumerate(embeddings)])

#### 內容解密：

pinecone.init：初始化Pinecone，設定API金鑰和環境變數。
pinecone.create_index：建立Pinecone索引，定義索引名稱、維度和相似度度量。
SentenceTransformer：載入預訓練的句子嵌入模型，用於將文字轉換為向量表示。
model.encode：對文字資料進行嵌入，生成向量表示。
index.upsert：將生成的向量上傳至Pinecone索引中，以便於快速查詢。

使用Pinecone進行RAG查詢和生成式AI驅動的推薦

最後，我們將展示如何使用Pinecone進行RAG查詢，並結合GPT-4o生成AI驅動的推薦，以減少銀行客戶流失。

# 使用Pinecone進行查詢
query = '客戶投訴處理'
query_embedding = model.encode(query).tolist()

# 查詢Pinecone索引
results = index.query(query_embedding, top_k=5)

# 結合GPT-4o生成推薦
import openai

# 初始化OpenAI
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

# 生成推薦
response = openai.Completion.create(
    model='gpt-4o',
    prompt=f'根據以下客戶投訴處理相關的資料：{results}，生成個人化推薦。'
)

print(response.choices[0].text.strip())

#### 內容解密：

index.query：對Pinecone索引進行查詢，檢索與查詢向量最相似的向量。
openai.Completion.create：使用GPT-4o生成文字，根據查詢結果生成個人化推薦。
response.choices[0].text.strip()：提取生成的推薦文字。

推薦系統的擴充套件：結合Pinecone與OpenAI的實作

在現代商業應用中，推薦系統扮演著至關重要的角色。無論是在休閒娛樂、醫療保健還是法律服務領域，推薦系統都能提供個人化的體驗和建議。本文將探討如何利用Pinecone向量資料函式庫和OpenAI的大語言模型（LLM）來構建一個可擴充套件的推薦系統。

架構設計

在開始實作之前，我們需要設計一個能夠滿足專案需求的架構。我們的目標是建立一個結合向量儲存和生成式AI模型的系統，以簡化操作並促進可擴充套件性。這個架構將根據三個主要的流程（pipelines）：

資料收集與準備：對資料集進行探索性資料分析（EDA），包括標準查詢和k-means聚類別。
擴充套件Pinecone索引：將超過一百萬份檔案進行分塊、嵌入並上傳至Pinecone索引（向量儲存）。
RAG生成式AI：查詢一百萬以上的向量儲存，並增強GPT-4o模型的輸入，以進行精準的推薦。

理論與實務應用

我們的系統將具備以下特點：

可擴充套件且無伺服器的基礎架構：Pinecone的無伺服器架構消除了伺服器管理和擴充套件的複雜性。
輕量級和簡化的開發環境：最小化外部函式庫的使用，直接利用OpenAI生成嵌入向量，並使用Pinecone儲存和查詢這些向量。
最佳化可擴充套件性和效能：Pinecone的向量資料函式庫能夠有效地處理大規模資料集，確保應用程式的效能隨著資料量的增長而保持穩定。

資料收集與準備

首先，我們將處理和分析銀行客戶流失資料集。這個過程包括：

資料收集與處理：設定Kaggle環境，下載並解壓縮銀行客戶流失資料集，簡化資料集結構。
探索性資料分析：進行初步的資料檢查，瞭解資料結構和型別，探索客戶投訴與流失之間的關係。
訓練機器學習模型：準備資料，應用聚類別技術發現客戶行為模式，並評估不同叢集組態的有效性。

程式碼範例：資料收集與處理

import pandas as pd
import zipfile
import os

# 下載並解壓縮資料集
def download_and_unzip_dataset(url, path):
    # 省略下載邏輯
    with zipfile.ZipFile(f'{path}.zip', 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall(path)

# 載入資料集
def load_dataset(path):
    return pd.read_csv(os.path.join(path, 'Customer-Churn-Records.csv'))

# 簡化資料集
def simplify_dataset(df):
    # 省略簡化邏輯，例如刪除不必要的欄位
    return df.drop(columns=['unnecessary_column'])

# 主流程
dataset_url = 'https://www.kaggle.com/datasets/radheshyamkollipara/bank-customer-churn'
dataset_path = './bank-customer-churn'
download_and_unzip_dataset(dataset_url, dataset_path)
df = load_dataset(dataset_path)
df_simplified = simplify_dataset(df)

內容解密：

此程式碼範例展示瞭如何下載、解壓縮並簡化銀行客戶流失資料集。首先，我們定義了下載並解壓縮資料集的函式。接著，載入資料集並透過刪除不必要的欄位來簡化它。這些步驟為後續的資料分析和機器學習模型訓練做好了準備。

結語

本文介紹瞭如何利用Pinecone和OpenAI構建一個可擴充套件的推薦系統。透過結合向量儲存和生成式AI模型，我們能夠提供精準的個人化推薦。未來的發展方向包括進一步最佳化系統的效能和可擴充套件性，以及探索更多應用場景。### 視覺化推薦系統架構

  graph LR;
    A[資料收集] --> B[資料準備];
    B --> C[Pinecone索引建立];
    C --> D[RAG生成式AI];
    D --> E[精準推薦];

圖表翻譯： 此圖示呈現了推薦系統的整體架構。首先，資料經過收集和準備的階段，接著建立Pinecone索引，然後利用RAG生成式AI進行精準的推薦。這個流程體現了系統如何從資料準備到最終提供個人化服務的完整過程。

詳細解說

資料收集：這是整個推薦系統的起點，涉及從各種來源收集相關資料。
資料準備：在收集到資料後，需要進行預處理，包括資料清理、轉換等，以確保資料的品質和適用性。
Pinecone索引建立：利用Pinecone向量資料函式庫建立索引，這是實作高效相似度搜尋的關鍵步驟。
RAG生成式AI：結合Pinecone索引和OpenAI的LLM，進行生成式AI運算，以提供精準的推薦結果。
精準推薦：最終輸出個人化的推薦結果給使用者。

隨著技術的進步和資料量的增長，我們的推薦系統將能夠提供更加精準和個人化的服務。未來的發展方向包括但不限於：

增強模型的準確性：透過持續最佳化和更新模型，以提高推薦的準確性。
擴充套件應用場景：將推薦系統應用於更多領域，如電子商務、內容推薦等。
提高系統的實時性：最佳化系統架構，以實作實時推薦，提升使用者經驗。

銀行客戶流失資料集處理與分析

在探討客戶流失（Customer Churn）的議題時，銀行與金融機構需要發展忠誠度計劃和客戶留存活動，以盡可能地保留客戶。以下將根據Kaggle上的資料集描述，詳細介紹資料集中的欄位內容。

資料集欄位說明

RowNumber：對應記錄（行）編號，對輸出結果無影響。
CustomerId：包含隨機值，對客戶是否離開銀行無影響。
Surname：客戶的姓氏，對客戶決定是否離開銀行無影響。
CreditScore：信用評分可能影響客戶流失，因為信用評分較高的客戶較不可能離開銀行。
Geography：客戶的位置可能影響其決定是否離開銀行。
Gender：探討性別是否在客戶離開銀行的決定中扮演角色是很有趣的。
Age：年齡具有相關性，因為較年長的客戶比年輕客戶更不容易離開銀行。
Tenure：指客戶成為銀行客戶的年數。通常，老客戶更忠誠，離開銀行的可能性較低。
Balance：也是客戶流失的重要指標，因為帳戶餘額較高的客戶比餘額較低的客戶更不容易離開銀行。
NumOfProducts：指客戶透過銀行購買的產品數量。
HasCrCard：表示客戶是否擁有信用卡。這個欄位也很重要，因為擁有信用卡的客戶更不容易離開銀行。
IsActiveMember：活躍客戶離開銀行的可能性較低。
EstimatedSalary：與餘額類別似，薪水較低的客戶比薪水較高的客戶更容易離開銀行。
Exited：客戶是否離開銀行。
Complain：客戶是否曾投訴。
Satisfaction Score：客戶對投訴解決的滿意度評分。
Card Type：客戶持有的信用卡型別。
Points Earned：客戶使用信用卡所獲得的積分。

環境設定與資料收集

安裝Kaggle環境

首先，需要註冊Kaggle並建立API金鑰。將金鑰儲存在安全的位置，並使用以下程式碼讀取金鑰檔案並設定環境變數：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

import os
import json
with open(os.path.expanduser("drive/MyDrive/files/kaggle.json")) as f:
    kaggle_credentials = json.load(f)
    kaggle_username = kaggle_credentials["username"]
    kaggle_key = kaggle_credentials["key"]
    os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = kaggle_username
    os.environ["KAGGLE_KEY"] = kaggle_key

try:
    import kaggle
except:
    !pip install kaggle
    import kaggle
kaggle.api.authenticate()

收集資料集

下載壓縮的資料集，解壓縮並將CSV檔案上傳到pandas DataFrame中，然後刪除不使用的欄位。

!kaggle datasets download -d radheshyamkollipara/bank-customer-c

import zipfile
with zipfile.ZipFile('/content/bank-customer-churn.zip', 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall('/content/')
print("File Unzipped!")

import pandas as pd
file_path = '/content/Customer-Churn-Records.csv'
data1 = pd.read_csv(file_path)

# 刪除不需要的欄位
data1.drop(columns=['RowNumber','Surname', 'Gender','Geography'], inplace=True)
data1

資料儲存

將新的pandas DataFrame儲存到安全的位置。

data1.to_csv('data1.csv', index=False)
!cp /content/data1.csv /content/drive/MyDrive/files/rag_c6/data1

#### 內容解密：

上述程式碼片段首先安裝並驗證Kaggle API，然後下載並解壓縮所需的資料集。接著，將CSV檔案載入pandas DataFrame，並刪除不必要的欄位，如RowNumber、Surname、Gender和Geography，以簡化資料集並最佳化其大小，以便後續處理。最後，將清理後的資料儲存到指定位置。

此過程最佳化了資料大小，減少了需要傳輸、儲存和處理的資料量，從而在擴充套件時實作更快的查詢效能和更低的成本。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。