RAG推薦系統設計與Pinecone擴充套件實踐

Pinecone 向量資料函式庫與 OpenAI 大語言模型的整合，為構建可擴充套件的 RAG 推薦系統提供了有效方案。透過餘弦相似度計算系統回應與預期結果的相關性，自動評估模組能初步篩選推薦結果。當自動評估結果不理想時，人工專家評估模組介入，確保推薦的準確性。專家反饋介面則提供友善的互動方式，收集專家意見並持續改進系統。資料準備階段，透過探索性資料分析和機器學習技術，深入理解資料特性並建立資料模型。利用 OpenAI 的嵌入模型，將文字資料轉換為向量，並儲存至 Pinecone 向量資料函式庫，實作高效的向量儲存與檢索。最後，透過 Pinecone 的相似性搜尋功能，結合使用者輸入與向量資料，利用 GPT-4 生成個人化推薦，降低客戶流失率。

人工智慧回應評估系統的設計與實作

在開發一個涉及大語言模型（LLM）的應用程式時，評估系統回應的品質是至關重要的。本文將探討一個具體的評估系統實作案例，分析其設計原理、實作細節以及改進方向。

系統概述

該評估系統主要包含兩個部分：自動評估和人工專家評估。自動評估部分使用餘弦相似度（cosine similarity）來衡量回應的相關性，而人工專家評估則是在自動評估結果不理想時啟動，以確保系統回應的準確性和相關性。

自動評估模組

自動評估模組的核心功能是計算系統回應與預期結果之間的相似度。以下是該模組的關鍵程式碼片段：

import numpy as np

def evaluate_response(response):
    print("\nGenerated Response:")
    print(response)
    print("\nPlease evaluate the response based on the following criteria:")
    print("1 - Poor, 2 - Fair, 3 - Good, 4 - Very Good, 5 - Excellent")
    score = input("Enter the relevance and coherence score (1-5): ")
    try:
        score = int(score)
        if 1 <= score <= 5:
            return score
        else:
            print("Invalid score. Please enter a number between 1 and 5.")
            return evaluate_response(response)  # 遞迴呼叫
    except ValueError:
        print("Invalid input. Please enter a numerical value.")
        return evaluate_response(response)  # 遞迴呼叫如果輸入無效

# 呼叫函式
score = evaluate_response(gpt4_response)
print("Evaluator Score:", score)

內容解密：

1. evaluate_response 函式：此函式負責顯示系統生成的回應，並提示使用者根據特定標準對回應進行評分。
2. 輸入驗證：函式會檢查使用者的輸入是否為1至5之間的整數。如果輸入無效，函式會遞迴呼叫自身，要求使用者重新輸入。
3. 評分機制：評分範圍從1（Poor）到5（Excellent），用於評估回應的相關性和連貫性。

人工專家評估模組

當自動評估模組發現回應評分過低時，系統會啟動人工專家評估模組。該模組的主要功能是收集專家意見並據此改進系統。

from grequests import download

# 定義變數
directory = "commons"
filename = "thumbs_up.png"
download(directory, filename, private_token)

# 定義變數
directory = "commons"
filename = "thumbs_down.png"
download(directory, filename, private_token)

內容解密：

1. 下載圖示：系統首先下載「贊成」（thumbs-up）和「反對」（thumbs-down）圖示，供專家使用。
2. 觸發專家反饋：當使用者評分次數超過閾值（counter_threshold）且平均評分低於特定閾值（score_threshold）時，系統會觸發專家反饋請求。

專家反饋介面實作

專家反饋介面使用HTML和Python實作，提供直觀的互動方式供專家給予回饋。

import base64
from google.colab import output
from IPython.display import display, HTML

def image_to_data_uri(file_path):
    """
    將圖片轉換為資料URI。
    """
    with open(file_path, 'rb') as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
    return f'data:image/png;base64,{encoded_string}'

thumbs_up_data_uri = image_to_data_uri('/content/thumbs_up.png')
thumbs_down_data_uri = image_to_data_uri('/content/thumbs_down.png')

def display_icons():
    # 定義包含兩個可點選圖片的HTML內容
    # ...

def save_feedback(feedback):
    with open('/content/expert_feedback.txt', 'w') as f:
        f.write(feedback)
    print("Feedback saved successfully.")

# 註冊回撥函式
output.register_callback('notebook.save_feedback', save_feedback)
print("Human Expert Adaptive RAG activated")
# 顯示包含點選處理器的圖示
display_icons()

內容解密：

1. image_to_data_uri 函式：將圖片檔案轉換為Base64編碼的資料URI，以便在HTML中直接使用。
2. display_icons 函式：定義並顯示包含「贊成」和「反對」圖示的HTML內容，供專家點選。
3. save_feedback 函式：將專家輸入的反饋儲存到指設定檔案中。

系統改進方向

1. 增強自動評估準確性：目前的自動評估主要依賴餘弦相似度，可能無法完全捕捉回應的準確性和相關性。可以考慮引入更多評估指標，如BLEU評分或ROUGE評分。
2. 最佳化專家反饋流程：簡化專家反饋介面，提高專家給予回饋的效率。同時，可以考慮引入激勵機制，鼓勵更多專家參與回饋。
3. 擴充套件應用場景：將該評估系統應用於更多涉及LLM的應用程式中，進一步驗證和改進系統的效能。

使用Pinecone擴充套件RAG銀行客戶資料

擴充套件RAG檔案，無論是根據文字還是多模態，不僅僅是增加資料量——它從根本上改變了應用程式的工作方式。首先，擴充套件是關於找到合適的資料量，而不僅僅是增加更多資料。其次，當您新增更多資料時，對應用程式的要求可能會改變——它可能需要新的功能來處理更大的負載。最後，在擴充套件時，成本監控和速度效能將會成為專案的瓶頸。因此，本章旨在為您提供尖端技術，以利用AI解決您在專案中可能面臨的實際擴充套件挑戰。為此，我們將建立一個根據模式匹配的推薦系統，使用Pinecone來最小化銀行客戶流失（客戶選擇離開銀行）。

使用Pinecone進行擴充套件

我們將實施Pinecone的創新向量資料函式庫技術與OpenAI強大的嵌入功能，來構建資料處理和查詢系統。目標是建立一個推薦系統，鼓勵客戶繼續與銀行保持聯絡。

Pinecone擴充套件的關鍵方面

1. 向量儲存的擴充套件：使用Pinecone向量資料函式庫來處理大規模向量搜尋。
2. 資料準備的探索性資料分析（EDA）：對Kaggle銀行客戶資料集進行EDA，以指導和支援您為下一階段的處理準備資料集和RAG策略。
3. 客戶銀行資訊的分塊策略：將客戶銀行資訊分成適當的區塊，以便於處理和檢索。
4. 使用OpenAI嵌入模型進行資料嵌入：使用OpenAI的text-embedding-3-small模型對資料進行嵌入處理。
5. 資料的上傳（Upserting）：將嵌入的資料上傳到Pinecone索引中，並擴充套件到1,000,000+個向量，以實作複雜查詢檢索的滿意速度。
6. 使用Pinecone進行RAG查詢：構建RAG查詢，使用Pinecone增強使用者輸入，並利用GPT-4o生成AI驅動的推薦。
7. 使用GPT-4o生成推薦以減少銀行客戶流失：透過提供個人化、具有洞察力的推薦來減少銀行客戶流失。

資料準備：探索性資料分析（EDA）

在建立推薦系統之前，我們需要對資料進行探索性分析，以瞭解資料的結構和特性。這包括：

• 資料集下載：從Kaggle下載銀行客戶資料集。
• 資料集結構分析：分析資料集的結構，包括特徵數量、資料型別等。
• 資料品品檢查：檢查資料品質，包括缺失值、異常值等。

# 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
data = pd.read_csv('./data/dataset.csv')

# 顯示資料集的前幾行
print(data.head())

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何從Kaggle下載資料集並進行初步的資料載入。首先，我們需要初始化Kaggle API並進行身份驗證。然後，使用dataset_download_files方法下載指定的資料集，並將其解壓到本地目錄。最後，使用pandas函式庫的read_csv方法載入資料集，並使用head方法顯示資料集的前幾行，以初步瞭解資料的結構。

向量儲存與檢索：Pinecone的應用

Pinecone是一種專為大規模向量搜尋設計的向量資料函式庫。它能夠高效地處理高維向量資料，並提供快速的相似性搜尋功能。以下是如何使用Pinecone進行向量儲存和檢索的步驟：

1. 資料嵌入：使用OpenAI的text-embedding-3-small模型將文字資料轉換為向量。
2. 向量儲存：將向量資料儲存到Pinecone索引中。
3. 查詢檢索：使用Pinecone進行相似性搜尋，以檢索與查詢相關的向量。

# 使用OpenAI模型進行資料嵌入
import openai

# 初始化OpenAI客戶端
openai.api_key = 'your-api-key'

# 定義嵌入函式
def embed_text(text):
    response = openai.Embedding.create(
        input=text,
        model="text-embedding-3-small"
    )
    return response['data'][0]['embedding']

# 示例文字
text = "這是一個示例文字。"

# 取得嵌入向量
embedding = embed_text(text)
print(embedding)

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用OpenAI的text-embedding-3-small模型將文字轉換為向量。首先，我們需要初始化OpenAI客戶端並設定API金鑰。然後，定義一個嵌入函式embed_text，該函式接受文字輸入並傳回對應的嵌入向量。最後，使用示例文字呼叫嵌入函式，並列印預出取得的嵌入向量。

使用Pinecone進行RAG查詢

在將資料嵌入並儲存到Pinecone索引後，我們可以使用Pinecone進行RAG查詢，以檢索與使用者輸入相關的資訊。以下是如何使用Pinecone進行RAG查詢的步驟：

1. 使用者輸入處理：處理使用者輸入，並將其轉換為向量。
2. 相似性搜尋：使用Pinecone進行相似性搜尋，以檢索與使用者輸入相關的向量。
3. 結果生成：根據檢索結果，使用GPT-4o生成相關的推薦或回答。

# 使用Pinecone進行相似性搜尋
from pinecone import Pinecone

# 初始化Pinecone客戶端
pc = Pinecone(api_key='your-api-key')

# 定義索引名稱
index_name = 'your-index-name'

# 取得索引
index = pc.Index(index_name)

# 使用者輸入
user_input = "使用者的查詢內容。"

# 將使用者輸入轉換為向量
user_embedding = embed_text(user_input)

# 進行相似性搜尋
results = index.query(
    vector=user_embedding,
    top_k=5,
    include_values=True
)

# 列印搜尋結果
for result in results.matches:
    print(f"ID: {result.id}, Score: {result.score}")

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用Pinecone進行相似性搜尋。首先，我們需要初始化Pinecone客戶端並設定API金鑰。然後，取得指定的索引，並將使用者輸入轉換為向量。最後，使用query方法進行相似性搜尋，並列印預出搜尋結果，包括匹配的ID和相似度分數。

擴充套件RAG驅動的生成式AIPipeline於推薦系統

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用深度學習和向量資料函式庫來建立推薦系統。在本章中，我們將擴充套件這些概念，並建立一個可擴充套件的推薦系統，使用Pinecone向量資料函式庫和OpenAI的大語言模型（LLM）。本章的目標是展示如何將RAG（檢索增強生成）技術應用於推薦系統，並提供一個可擴充套件的架構。

架構

在本章中，我們將實作根據向量的相似性搜尋功能，類別似於第2章和第3章中使用的技術。我們將設計三個Pipeline，以建立一個可擴充套件的推薦系統，如圖6.1所示。

圖6.1：擴充套件RAG驅動的生成式AIPipeline

此架構包含三個主要Pipeline：

1. 資料收集和準備：對資料集進行探索性資料分析（EDA），並使用標準查詢和k-means聚類別。
2. 擴充套件Pinecone索引（向量儲存）：將超過1,000,000份檔案進行分塊、嵌入和上傳至Pinecone索引。
3. RAG生成式AI：查詢超過1,000,000的向量儲存，並增強GPT-4o模型的輸入，以進行有針對性的推薦。

主要理論和實踐應用

我們將探討的三個程式的主要理論和實踐應用包括：

• 可擴充套件和無伺服器基礎架構：瞭解Pinecone的無伺服器架構，簡化伺服器管理和擴充套件。
• 輕量級和簡化的開發環境：最小化外部函式庫的使用，直接使用OpenAI生成嵌入，並使用Pinecone儲存和查詢這些嵌入。
• 最佳化的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，確保應用程式效能保持滿意。

Pipeline1：收集和準備資料集

本文將重點介紹如何處理和分析銀行客戶流失資料集。我們將引導您完成設定環境、操作資料和應用機器學習（ML）技術的步驟。

步驟1：收集和處理資料集

1. 設定Kaggle環境以驗證和下載資料集。
2. 下載並解壓縮銀行客戶流失資料集。
3. 簡化資料集，刪除不必要的列。

import pandas as pd
import os

# 設定Kaggle API憑證
os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'your_kaggle_username'
os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'your_kaggle_key'

# 下載資料集
from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi
api = KaggleApi()
api.authenticate()
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')

# 簡化資料集
df = df.drop(['不需要的欄位'], axis=1)

步驟2：探索性資料分析

1. 進行初始資料檢查，瞭解資料的結構和型別。
2. 調查客戶投訴與客戶流失之間的關係。
3. 探索年齡和薪資水平與客戶流失之間的關係。
4. 生成熱力圖以視覺化數值特徵之間的相關性。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始資料檢查
print(df.head())
print(df.info())

# 相關性分析
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

步驟3：訓練ML模型

1. 準備資料進行機器學習。
2. 應用聚類別技術來發現客戶行為的模式。
3. 評估不同叢集組態的有效性。

from sklearn.cluster import KMeans

# 準備資料
X = df.drop(['客戶流失'], axis=1)

# KMeans聚類別
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)
df['叢集'] = kmeans.labels_

# 評估叢集組態
print(df['叢集'].value_counts())

圖表翻譯：

此圖示展示了擴充套件RAG驅動的生成式AIPipeline的架構，包括資料收集和準備、擴充套件Pinecone索引和RAG生成式AI三個主要Pipeline。

內容解密：

上述程式碼片段展示瞭如何使用Python來收集和準備銀行客戶流失資料集，包括設定Kaggle環境、下載資料集、簡化資料集、進行探索性資料分析和訓練ML模型。這些步驟對於建立一個可擴充套件的推薦系統至關重要。