RAG 技術核心向量嵌入應用實踐

向量嵌入技術是現代自然語言處理的根本，它將文字轉換為高維向量，賦予機器理解語義的能力。這種技術在檢索增強生成 (RAG) 架構中扮演著關鍵角色，透過向量相似度搜尋，RAG 系統能從大量的知識函式庫中快速準確地提取相關資訊，並將其用於內容生成。Pinecone 作為向量資料函式庫，能高效儲存和查詢這些向量，而 OpenAI 的生成式 AI 模型則利用這些資訊生成更具上下文相關性的內容。 LlamaIndex 則能協助自動構建知識圖譜索引，提升 RAG 系統的效率。Chroma 作為向量資料函式庫，在動態 RAG 中能與 Hugging Face Llama 模型整合，透過 GPU 加速提升檢索效能。更進一步，透過微調技術，例如使用 GPT-4-o-mini 和 OpenAI 指標介面，可以持續提升 RAG 系統的效能。

Pipeline 1 控制器：視訊評論自動化流程

這個控制器負責執行產生器和評論器的前三個步驟，首先從選擇、下載和顯示視訊開始。在自動化流程中，這些功能可以分開執行。例如，一個指令碼可以迭代視訊列表，自動選擇每個視訊並封裝控制器功能。在這個教學案例中，我們將逐一收集、下載和顯示視訊：

import time
import os
import shutil

def download(directory, file_name):
    # 下載視訊的函式實作
    print(f"下載 {file_name} 至 {directory}")

def display_video(file_name):
    # 顯示視訊的函式實作
    print(f"顯示視訊：{file_name}")

def split_file(file_name):
    # 將視訊分割成影格的函式實作
    print(f"將 {file_name} 分割成影格")

def generate_openai_comments(file_name):
    # 使用 OpenAI 生成評論的函式實作
    print(f"為 {file_name} 生成評論")

def display_comments(file_name):
    # 顯示評論的函式實作
    print(f"顯示 {file_name} 的評論")

session_time = time.time()  # 開始計時

# 步驟 1：收集視訊
print("步驟 1：收集視訊")
file_name = "skiing1.mp4"  # 輸入視訊檔案名稱
print(f"視訊：{file_name}")

# 下載視訊
print("步驟 1：從 GitHub 下載")
directory = "Chapter10/videos"
download(directory, file_name)

# 顯示視訊
print("步驟 1：顯示視訊")
display_video(file_name)

# 步驟 2：將視訊分割成影格
print("步驟 2：將視訊分割成影格")
split_file(file_name)

# 步驟 3：評論視訊影格
print("步驟 3：評論影格")
start_time = time.time()  # 開始計時
generate_openai_comments(file_name)
response_time = time.time() - session_time  # 計算回應時間

# 影格數量
video_folder = "/content"  # 包含影格的資料夾
total_frames = len([file for file in os.listdir(video_folder) if file.endswith('.jpg')]) 
print(f"總影格數：{total_frames}")

# 顯示評論
print("評論視訊：顯示評論")
display_comments(file_name)

total_time = time.time() - start_time  # 計算總時間
print(f"回應時間：{response_time:.2f} 秒")  
print(f"總時間：{total_time:.2f} 秒")  

# 儲存評論和影格
save = True  
save_frames = True  

# 儲存評論
if save:
    cpath = f"{file_name}.csv"
    if os.path.exists(cpath):
        # 使用正確的 Python 變數 'cpath'
        print(f"模擬複製檔案 {cpath} 至指定路徑")
        print(f"檔案 {cpath} 已成功複製。")
    else:
        print(f"找不到檔案：{cpath}")

# 儲存影格
if save_frames:
    root_name, extension = os.path.splitext(file_name)
    root_name = root_name + extension.strip('.')
    target_directory = f'/content/drive/MyDrive/files/comments/{root_name}'
    os.makedirs(target_directory, exist_ok=True)
    source_directory = os.getcwd() 
    for file in os.listdir(source_directory):
        if file.endswith('.jpg'):
            print(f"模擬複製 {file} 至 {target_directory}")

# 刪除檔案
delf = False  
if delf:
    print("模擬刪除檔案 *.mp4, *.jpg, *.csv")

內容解密：

這段程式碼實作了視訊處理和評論的自動化流程。首先，它下載視訊並將其分割成影格。然後，使用 generate_openai_comments 函式生成對每個影格的評論。程式碼記錄了處理時間，並提供了儲存評論和影格的功能。最後，可以選擇刪除產生的檔案以釋放磁碟空間。這個流程可以無限擴充套件，處理任意數量的視訊。

Pipeline 2：向量儲存管理員

向量儲存管理員 AI 代理執行我們在第六章中實作的任務。本文的新穎之處在於，我們為 RAG 更新的所有資料都是 AI 生成的。我們將在產生器和評論器 AI 代理的基礎上，分四個步驟構建向量儲存管理員：

處理視訊評論： 向量儲存管理員將載入並準備評論以進行分塊。由於我們在流程中一次處理一個視訊，系統會刪除已處理的檔案，從而保持磁碟空間恆定。您可以增強功能並無限擴充套件此流程。
分塊和嵌入資料集： 資料集的欄位名稱（‘ID’、‘FrameNumber’、‘Comment’、‘FileName’）已由 Pipeline 1 中的評論器 AI 代理準備好。程式使用與第六章中相同的功能對資料集進行分塊和嵌入。
Pinecone 索引： 建立 Pinecone 索引，並按照第六章的建立 Pinecone 索引和更新部分更新資料。
更新資料集後查詢向量儲存： 這遵循與第六章相同的流程。然而，在這種情況下，檢索是混合的，同時使用 Pinecone 向量儲存和單獨的檔案系統來儲存視訊和視訊影格。

Pipeline 1 控制器流程

圖表翻譯： 此圖表呈現了 Pipeline 1 控制器的完整流程。首先選擇一個視訊，接著下載並顯示該視訊。然後將視訊分割成多個影格，並對這些影格進行評論。完成評論後，顯示評論結果並儲存相關的評論和影格。最後，可根據需求刪除相關檔案。

向量儲存管理員流程

圖表翻譯： 此圖表展示了向量儲存管理員的工作流程。首先處理來自 Pipeline 1 的視訊評論，接著對資料進行分塊和嵌入處理。然後，建立 Pinecone 索引並更新其中的資料。最後，利用該索引進行向量儲存的查詢操作。

查詢 Pinecone 索引

在進行查詢之前，我們需要定義希望檢索的 top-k 結果數量：

k = 1

接著，設計一個查詢提示：

query_text = "找到一個正在灌籃的籃球運動員"

整個視訊資料集中只有少數影格包含籃球運動員灌籃的影像。

向量查詢實作

首先，將查詢文字嵌入到向量空間中，使其與儲存的資料格式一致：

import time
import openai
import pinecone

# 設定 OpenAI API 金鑰和 Pinecone 環境
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"  
pinecone.init(api_key="YOUR_PINECONE_API_KEY", environment="YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT")  

# 設定 embedding 模型
embedding_model = "text-embedding-ada-002"

def get_embedding(text, model=embedding_model):
    text = text.replace("\n", " ")
    return openai.Embedding.create(input=[text], model=model)['data'][0]['embedding']

# 連線到 Pinecone index
index_name = 'your-index-name' 
index = pinecone.Index(index_name)

# 查詢文字
query_text = "尋找一位籃球員"

# 紀錄查詢開始時間
start_time = time.time()

# 取得查詢嵌入向量
query_embedding = get_embedding(query_text, model=embedding_model)

# 設定搜尋數量
k = 1

# 執行相似向量搜尋
query_results = index.query(vector=query_embedding, top_k=k, include_metadata=True)

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 OpenAI 的 embedding 模型將查詢文字轉換為向量，並利用 Pinecone 向量資料函式庫進行相似性搜尋。首先，設定必要的 API 金鑰並初始化 Pinecone 環境。然後定義了一個函式 get_embedding 用於取得文字的向量表示。接著，連線到指定的 Pinecone 索引，並執行查詢以檢索最相似的結果。此過程有效地結合了自然語言處理與向量搜尋技術，為複雜查詢提供了高效解決方案。

深入淺出向量嵌入：探索 RAG 的核心技術

在現代人工智慧領域，檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已成為一股重要的技術浪潮。玄貓認為，理解 RAG 的核心技術，對於掌握未來 AI 發展至關重要。本文將探討向量嵌入技術，並解析其在 RAG 中扮演的關鍵角色。

向量嵌入：賦予文字意義的數學魔法

想像一下，如何讓電腦理解文字的含義？關鍵就在於向量嵌入。這項技術將文字轉換為高維向量，捕捉其語義，讓電腦能「理解」文字間的關係。相較於傳統的關鍵字搜尋，向量嵌入更能理解上下文，精準擷取相關資訊。

向量嵌入的工作原理

此圖示展示了向量嵌入的基本流程：將輸入文字透過嵌入模型轉換為高維向量，接著進行相似度計算，最終實作相關資訊的檢索。

圖表翻譯： 上圖說明瞭向量嵌入的過程，從文字輸入到最終的資訊檢索，每一步都至關重要。嵌入模型是核心，它決定了向量的品質和檢索的準確性。

RAG 中的向量嵌入應用

在 RAG 架構中，向量嵌入技術扮演著至關重要的角色。它使得系統能夠高效地檢索相關資訊，並將這些資訊與生成模型結合，產生更準確、更具上下文相關性的輸出。

import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 載入預訓練的嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 將文字轉換為向量
def text_to_vector(text):
    return model.encode(text)

# 示例文字
text1 = "向量嵌入技術在 RAG 中的應用"
text2 = "RAG 技術的核心是向量嵌入"

# 轉換為向量
vector1 = text_to_vector(text1)
vector2 = text_to_vector(text2)

# 計算相似度
similarity = np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))
print(f"相似度: {similarity:.4f}")

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 SentenceTransformer 將文字轉換為向量，並計算兩個文字之間的相似度。首先，我們載入了一個預訓練的嵌入模型。接著，定義了一個函式 text_to_vector 將輸入文字轉換為向量。最後，計算了兩個示例文字之間的餘弦相似度，這個值越接近 1，表示兩個文字的語義越相似。

程式碼重點：

使用 SentenceTransformer 進行文字嵌入。
透過餘弦相似度計算文字間的語義相似性。
程式碼簡潔易懂，便於實際應用。

向量嵌入的優勢與挑戰

向量嵌入技術具有多項優勢，包括：

語義理解能力強：能夠捕捉文字的深層語義，而非僅僅依靠關鍵字比對。
靈活性高：可以應用於多種 NLP 任務，如文字分類別、資訊檢索等。
可擴充套件性強：能夠處理大規模的資料集。

然而，向量嵌入也面臨一些挑戰：

計算資源需求大：訓練和執行嵌入模型需要大量的計算資源。
模型選擇困難：不同的嵌入模型在不同任務上的表現差異很大，選擇合適的模型是一個挑戰。
解釋性不足：高維向量難以直觀理解，這使得模型的解釋性不足。

隨著深度學習技術的不斷進步，向量嵌入技術也在不斷發展。未來，我們可以期待：

更高效的嵌入模型：能夠在保持高效能的同時，降低計算資源的需求。
更好的模型解釋性：透過視覺化技術或其他方法，提高向量嵌入的可解釋性。
更廣泛的應用場景：向量嵌入技術將被應用於更多領域，如多模態學習、跨語言處理等。

總之，向量嵌入技術是 RAG 的核心技術之一，它在提升資訊檢索和生成品質方面發揮著重要作用。隨著技術的不斷進步，我們可以期待看到更多創新性的應用和突破。

本文探討了向量嵌入技術及其在 RAG 中的應用。透過對向量嵌入工作原理的解析，以及實際程式碼範例的展示，我們對這項技術有了更深入的理解。未來，隨著技術的發展，向量嵌入將在更多領域發揮其強大的語義理解能力，為人工智慧的發展注入新的活力。

圖表翻譯： 上圖說明瞭向量嵌入技術在 RAG 中的關鍵作用，從資訊檢索到最終的準確輸出，每一步都離不開向量嵌入的支援。這張圖清晰地展示了整個流程的邏輯關係。

向量資料函式庫與生成式 AI 的完美結合：Pinecone 與 OpenAI 的實戰應用

在現代的軟體開發中，向量資料函式庫和生成式 AI 的結合正在迅速改變我們處理和運用資訊的方式。Pinecone 和 OpenAI 正是這兩項技術的傑出代表，它們的整合為開發者提供了強大的工具，可以構建更智慧、更具彈性的應用程式。本文將探討 Pinecone 和 OpenAI 的整合應用，並透過實際案例展示其強大功能。

Pinecone：向量資料函式庫的革新者

Pinecone 是一種專為 AI 應用設計的向量資料函式庫，它能夠高效地儲存和查詢高維向量。這使得 Pinecone 成為處理由深度學習模型生成的嵌入向量的理想選擇。玄貓發現 Pinecone 的 serverless 架構極具優勢，它可以自動擴充套件以適應日益增長的資料負載，無需手動干預，大大簡化了維運工作。

圖表翻譯： 上圖展示了深度學習模型生成的向量嵌入如何儲存到 Pinecone 向量資料函式庫中，以及應用程式如何查詢這些向量。圖中每個步驟都代表了資料處理流程中的關鍵環節。

OpenAI：生成式 AI 的領航者

OpenAI 提供了強大的生成式 AI 模型，例如 GPT 系列，這些模型可以生成各種形式的內容，包括文字、程式碼和影像。透過將 Pinecone 與 OpenAI 結合，開發者可以利用向量資料函式庫的快速查詢能力，為生成式 AI 模型提供更豐富的上下文資訊，從而生成更具相關性和動態性的內容。

圖表翻譯： 上圖展示了應用程式如何利用 Pinecone 和 OpenAI 生成動態內容。應用程式首先查詢 Pinecone 以取得相關向量，然後將這些向量提供給 OpenAI 模型作為上下文，最後 OpenAI 模型生成動態內容。這個流程展示了兩者結合的高效處理能力。

Pinecone 與 OpenAI 的整合優勢

Pinecone 和 OpenAI 的整合並不需要複雜的手動組態和維護。這兩項技術都旨在透過自動化最大限度地減少手動工作，讓開發者可以專注於構建應用程式核心邏輯。此外，使用向量資料函式庫和 AI 的專案可以有效地處理複雜查詢和大型資料集，這對於需要處理大量資訊的應用程式至關重要。

實戰案例：根據知識圖譜的 RAG 系統

在構建可擴充套件的根據知識圖譜的 RAG 系統時，Wikipedia API 和 LlamaIndex 是兩個非常有用的工具。透過使用 Wikipedia API，玄貓可以自動收集和準備檔案，而 LlamaIndex 則可以幫助玄貓自動構建知識圖譜索引。這個系統非常靈活，可以處理各種主題，並且可以有效地檢索 Wikipedia 頁面的 URL 和元資料。

# 使用 Wikipedia API 取得資料
import wikipedia

def get_wikipedia_content(title):
    try:
        page = wikipedia.page(title)
        return page.content
    except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e:
        return f"查詢結果不明確，請指定更精確的標題。可能的選項：{e.options}"
    except wikipedia.exceptions.PageError:
        return "找不到指定的頁面，請檢查標題是否正確。"

content = get_wikipedia_content("人工智慧")
print(content)

內容解密：

這段程式碼示範瞭如何使用 Wikipedia API 取得特定主題的內容。函式 get_wikipedia_content 接受一個標題引數，並傳回對應 Wikipedia 頁面的內容。如果查詢結果不明確或找不到頁面，則會傳回相應的錯誤訊息。

動態 RAG 與 Chroma 和 Hugging Face Llama

Chroma 是一個向量資料函式庫，可以與 Hugging Face Llama 模型整合，以提高檢索效能。在動態 RAG 中，Chroma 可以用於臨時儲存向量，並透過 GPU 最佳化來加速查詢。透過測量 session 時間，玄貓可以最佳化動態 RAG 流程，確保高效的執行時效能。

AI 模型的強化：微調 RAG 資料和人類回饋

微調 AI 模型對於提高其效能至關重要。GPT-4-o-mini 是一個經濟高效的微調模型，可以利用相關與穩定的資料進行微調。OpenAI 指標介面可以監控模型訓練後的效能和成本，而 OpenAI 儀錶板則可以提供微調作業的實時更新。

RAG 技術在生成式 AI 領域的應用與實踐

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術是一種結合檢索與生成的 AI 技術，能夠有效提升生成內容的準確性和相關性。該技術透過知識檢索增強生成模型，使其在處理複雜查詢和生成高品質內容方面表現出色。

RAG 技術的工作原理

此圖示展示了 RAG 引擎的工作流程： 圖表翻譯： 這個 Plantuml 圖表說明瞭 RAG 引擎如何處理使用者提問並生成回覆。首先，使用者的問題被傳送到 RAG 引擎，接著引擎從知識函式庫中檢索相關資訊。檢索到的資訊用於輔助生成最終的回覆內容。

程式碼範例與說明

以下是一個 Python 程式碼片段，展示如何使用 RAG 技術生成文字：

from transformers import pipeline

# 初始化 RAG pipeline
rag_pipeline = pipeline("text-generation", model="facebook/rag-token-v2-base")

# 使用者輸入
user_input = "台灣有哪些知名的科技公司？"

# 生成文字
generated_text = rag_pipeline(user_input)[0]["generated_text"]

# 輸出結果
print(generated_text)

內容解密：

這段程式碼使用了 Hugging Face Transformers 函式庫中的 pipeline 函式，建立一個名為 rag_pipeline 的 RAG pipeline。它使用 facebook/rag-token-v2-base 模型進行文字生成。根據使用者輸入 user_input，rag_pipeline 生成對應的文字，並將結果儲存到 generated_text 變數中。最後，程式碼輸出生成的文字。

RAG 技術的優勢與應用場景

RAG 技術結合了檢索與生成的優勢，使其在多個領域具有廣泛的應用前景。它能夠有效提升生成內容的品質，並在處理複雜查詢時展現出卓越的效能。隨著技術的不斷進步，RAG 有望在更多領域發揮其獨特價值，推動 AI 技術的更廣泛應用。

RAG 技術作為生成式 AI 領域的一項重要突破，為 AI 應用的發展帶來了新的可能性。隨著技術的不斷進步，玄貓深信 RAG 將在更多領域發揮其獨特價值，推動 AI 技術的更廣泛應用。在現今的數位時代，技術的快速發展促使我們不斷學習和精進。這篇文章探討瞭如何有效地取得和運用知識，特別是在軟體開發和人工智慧等領域。從程式碼的理解到系統架構的設計，我們都需要持續地學習和實踐。

希望這篇文章能幫助你更好地理解這些概念，並在你的技術旅程中有所啟發。持續學習，不斷探索，你將在技術的道路上走得更遠。

此圖示展示了向量嵌入技術在 RAG 系統中的核心流程：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title RAG 向量嵌入技術完整流程

package "文檔處理管線" {
    component [原始文檔] as raw_doc
    component [文檔分塊\n(Chunking)] as chunking
    component [文本清洗] as cleaning
    component [元資料提取] as metadata
}

package "向量嵌入層" {
    component [嵌入模型\n(OpenAI/HuggingFace)] as embed_model
    component [向量生成器] as vector_gen
    component [維度優化] as dimension
}

package "Pinecone 向量資料庫" {
    database [索引管理] as index
    database [向量儲存] as storage
    component [相似度計算] as similarity
    component [快速檢索] as fast_search
}

package "查詢處理流程" {
    component [使用者查詢] as user_query
    component [查詢向量化] as query_vec
    component [Top-K 檢索] as topk
    component [結果排序] as ranking
}

package "生成增強" {
    component [上下文構建] as context_build
    component [OpenAI GPT-4] as gpt4
    component [回應生成] as response_gen
    component [引用標註] as citation
}

' 文檔到向量流程
raw_doc --> chunking : 切分文檔
chunking --> cleaning : 清理格式
cleaning --> metadata : 提取資訊
metadata --> embed_model : 準備嵌入

embed_model --> vector_gen : 轉換向量
vector_gen --> dimension : 768/1536 維
dimension --> index : 建立索引
index --> storage : 持久化儲存

' 查詢流程
user_query --> query_vec : 向量化查詢
query_vec --> fast_search : 搜尋向量庫
fast_search --> similarity : 計算相似度
similarity --> topk : 取前 K 個
topk --> ranking : 重新排序

' 生成流程
ranking --> context_build : 整合上下文
storage --> context_build : 提取原文
context_build --> gpt4 : 增強提示
gpt4 --> response_gen : LLM 生成
response_gen --> citation : 添加來源

note right of embed_model
  常用嵌入模型：
  - text-embedding-ada-002
  - sentence-transformers
  - all-MiniLM-L6-v2
  輸出: 高維向量表示
end note

note right of storage
  Pinecone 特性：
  - Serverless 架構
  - 自動擴展
  - 毫秒級查詢
  - 支援元資料過濾
end note

note right of similarity
  相似度計算方法：
  - 餘弦相似度
  - 歐式距離
  - 點積計算
end note

note right of gpt4
  生成式 AI 優勢：
  - 理解複雜查詢
  - 融合檢索結果
  - 減少幻覺問題
  - 提供引用來源
end note

@enduml

圖表翻譯： 這個 Plantuml 圖表以簡潔的方式說明瞭持續學習和不斷探索如何促進技術成長。它強調了持續學習的重要性，以及學習和實踐之間的正向迴圈關係。

玄貓 BlackCat

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。

RAG 技術核心 向量嵌入應用實踐

Pipeline 1 控制器：視訊評論自動化流程

內容解密：

Pipeline 2：向量儲存管理員

Pipeline 1 控制器流程

向量儲存管理員流程

查詢 Pinecone 索引

向量查詢實作

內容解密：

深入淺出向量嵌入：探索 RAG 的核心技術

向量嵌入：賦予文字意義的數學魔法

向量嵌入的工作原理

RAG 中的向量嵌入應用

內容解密：

向量嵌入的優勢與挑戰

向量資料函式庫與生成式 AI 的完美結合：Pinecone 與 OpenAI 的實戰應用

Pinecone：向量資料函式庫的革新者

OpenAI：生成式 AI 的領航者

Pinecone 與 OpenAI 的整合優勢

實戰案例：根據知識圖譜的 RAG 系統

內容解密：

動態 RAG 與 Chroma 和 Hugging Face Llama

AI 模型的強化：微調 RAG 資料和人類回饋

RAG 技術在生成式 AI 領域的應用與實踐

RAG 技術的工作原理

程式碼範例與說明

內容解密：

RAG 技術的優勢與應用場景

玄貓 BlackCat

RAG 技術核心向量嵌入應用實踐