Deep Dive into Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain / Agents

Implementing advanced retrieval-augmented generation involves combining techniques from natural language processing (NLP), information retrieval (IR), and machine learning (ML). The goal is to generate coherent and contextually relevant responses by leveraging both retrieved information and generative models.

[FR] \\ La mise en œuvre d'une génération augmentée par la récupération implique la combinaison de techniques issues du traitement du langage naturel (TLN), de la récupération d'informations (RI) et de l'apprentissage automatique (AA). L'objectif est de générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes en exploitant à la fois les informations récupérées et les modèles génératifs.

Topics

1. Problem Definition
2. Data Collection and Preprocessing
3. Retrieval Model
4. Generation Model
5. Integration
6. Fine-tuning and Evaluation
7. Deployment and Monitoring
8. Continuous Improvement
9. Ethical Considerations

[FR] \\

1. Définition du problème
2. Collecte et prétraitement des données
3. Modèle de récupération
4. Modèle de génération
5. Intégration
6. Ajustement fin et évaluation
7. Déploiement et surveillance
8. Amélioration continue
9. Considérations éthiques

Problem Definition

L'Pital Hospital System is looking for an AI Engineer to help implement a large language model (LLM) in their existing corporate infrastructure to help innovate and gain a competitive edge in the healthcare industry. L'Pital Hospital is a large medical facility in Georgia. As an AI Engineer, you will build an LLM leveraging existing information such as patients’ data, patient experiences, hospital location information, visits, insurance payers, and physicians of the hospital system.

[FR] \\ Le système hospitalier L'Pital recherche un ingénieur en intelligence artificielle pour aider à mettre en œuvre un grand modèle de langage (LLM) dans leur infrastructure d'entreprise existante afin d'innover et de gagner un avantage concurrentiel dans l'industrie de la santé. L'Pital Hospital est un grand établissement médical situé en Géorgie. En tant qu'ingénieur en IA, vous construirez un LLM en tirant parti des informations existantes telles que les données des patients, les expériences des patients, les informations de localisation de l'hôpital, les visites, les payeurs d'assurance et les médecins du système hospitalier.

Data Collection and Preprocessing

Datasets

• Hospital data
• Patients data
• Payers data
• Physicians data
• Reviews data
• Visits data [FR] \\
• Données hospitalières
• Données des patients
• Données des payeurs
• Données des médecins
• Données des avis
• Données des visites

Data Preprocessing to ensure uniformity in the data to reduce noise.

Tokenization, lowercasing, removing stop-words, and stemming/lemmatization - are all part of the data preprocessing phase in natural language processing (NLP). Here's why each of them is important:

Tokenization: Tokenization involves breaking down a piece of text into smaller units, typically words or sub words. This step is crucial because most NLP algorithms operate on a word level, so tokenization provides a standardized way to represent text data. It also helps in further analysis like counting word frequencies or identifying grammatical patterns.

Lowercasing: Lowercasing involves converting all text to lowercase. This is important because it ensures uniformity in the representation of words. Without lowercasing, the same word appearing in different cases (e.g., "Word", "word", "WORD") would be treated as different words by NLP algorithms, leading to inaccuracies in analysis.

Removing stop-words: Stop-words are common words like "the", "is", "and", etc., which occur frequently in a language but typically don't carry significant meaning on their own. Removing stop-words helps reduce noise in the data and focuses attention on the more meaningful words, which can improve the performance of NLP tasks such as text classification or sentiment analysis.

Stemming/Lemmatization: Stemming and lemmatization are techniques used to reduce words to their base or root form. This is important because it helps to normalize words with similar meanings but different forms. For example, "running", "runs", and "ran" might all be reduced to the same root form "run" through stemming or lemmatization. This reduces the vocabulary size and ensures that variations of the same word are treated as equivalent, which can improve the effectiveness of NLP models.

Overall, these preprocessing steps are essential for cleaning and standardizing text data, reducing noise, and preparing it for further analysis or use in NLP applications.

[FR] \\ Prétraitement des Données pour assurer l'uniformité des données afin de réduire le bruit.

La tokenisation, la mise en minuscule, la suppression des mots vides et la racinisation/lemmatisation font tous partie de la phase de prétraitement des données dans le traitement du langage naturel (TLN). Voici pourquoi chacun de ces éléments est important :

Tokenisation : La tokenisation consiste à décomposer un texte en unités plus petites, généralement des mots ou des sous-mots. Cette étape est cruciale car la plupart des algorithmes de TLN opèrent au niveau du mot, donc la tokenisation fournit un moyen standardisé de représenter les données textuelles. Cela aide également dans des analyses plus poussées comme le comptage de la fréquence des mots ou l'identification des motifs grammaticaux.

Mise en minuscule : La mise en minuscule consiste à convertir tout le texte en lettres minuscules. C'est important car cela garantit l'uniformité dans la représentation des mots. Sans mise en minuscule, le même mot apparaissant dans différents cas (par exemple, "Mot", "mot", "MOT") serait traité comme des mots différents par les algorithmes de TLN, ce qui conduirait à des imprécisions dans l'analyse.

Suppression des mots vides : Les mots vides sont des mots courants comme "le", "est", "et", etc., qui apparaissent fréquemment dans une langue mais ne portent généralement pas de signification significative par eux-mêmes. La suppression des mots vides aide à réduire le bruit dans les données et à concentrer l'attention sur les mots plus significatifs, ce qui peut améliorer la performance des tâches de TLN telles que la classification de texte ou l'analyse de sentiment.

Racinisation/Lemmatisation : La racinisation et la lemmatisation sont des techniques utilisées pour réduire les mots à leur forme de base ou racine. Cela est important car cela aide à normaliser les mots ayant des significations similaires mais des formes différentes. Par exemple, "courir", "court" et "couru" pourraient tous être réduits à la même forme racine "cour" par la racinisation ou la lemmatisation. Cela réduit la taille du vocabulaire et garantit que les variations du même mot sont traitées de manière équivalente, ce qui peut améliorer l'efficacité des modèles de TLN.

Dans l'ensemble, ces étapes de prétraitement sont essentielles pour nettoyer et standardiser les données textuelles, réduire le bruit et les préparer pour des analyses plus poussées ou leur utilisation dans des applications de TLN.

Considerations

• Choose the right type of prompts for the model type.
• Anthropic's model works best with XML while ChatGPT works best with JSON.

[FR] \\

• Choisissez le bon type d'invites pour le type de modèle.
• Le modèle d'Anthropic fonctionne mieux avec XML tandis que ChatGPT fonctionne mieux avec JSON.

Retrieval Model

Choose or design a retrieval model suitable for your task. Common approaches include:

• Vector Space Models (e.g., TF-IDF, Word Embeddings): Represent documents and queries in a vector space, allowing similarity computation.
• Neural Retrieval Models: Utilize neural networks to learn representations of documents and queries, such as Dense Retrieval or BERT-based models.
• Train or fine-tune the retrieval model on your dataset to learn effective representations.

[FR] \\ Choisissez ou concevez un modèle de récupération adapté à votre tâche. Les approches courantes incluent :

• Modèles d'espace vectoriel (par exemple, TF-IDF, plongements de mots) : Représentent les documents et les requêtes dans un espace vectoriel, permettant le calcul de similarité.
• Modèles de récupération neuronaux : Utilisent des réseaux de neurones pour apprendre les représentations des documents et des requêtes, tels que la récupération dense ou les modèles basés sur BERT.
• Entraînez ou affinez le modèle de récupération sur votre ensemble de données pour apprendre des représentations efficaces.

Generation Model

Select or design a generative model for text generation. Popular choices include: Recurrent Neural Networks (RNNs) with LSTM or GRU cells. Transformer-based architectures like GPT (Generative Pre-trained Transformer) or BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Pre-train the generative model on a large corpus of text data using unsupervised learning objectives such as language modeling.

[FR] \\ Sélectionnez ou concevez un modèle génératif pour la génération de texte. Les choix populaires incluent :

• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) avec des cellules LSTM ou GRU.
• Architectures basées sur les transformateurs comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) ou BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
• Pré-entraînez le modèle génératif sur un large corpus de données textuelles en utilisant des objectifs d'apprentissage non supervisés tels que la modélisation du langage.

Integration

Determine how to integrate the retrieval and generation components. Common approaches include: Sequential Approach: Retrieve relevant documents or passages first, then generate a response based on the retrieved information. Joint Training: Train the retrieval and generation components jointly, optimizing them towards a common objective, such as maximizing response relevance. Hybrid Models: Design models that combine retrieval and generation components within a single architecture, enabling end-to-end learning.

[FR] \\ Déterminez comment intégrer les composants de récupération et de génération. Les approches courantes incluent :

• Approche séquentielle : Récupérer d'abord les documents ou passages pertinents, puis générer une réponse basée sur les informations récupérées.
• Entraînement conjoint : Entraîner conjointement les composants de récupération et de génération, en les optimisant vers un objectif commun, tel que maximiser la pertinence de la réponse.
• Modèles hybrides : Concevoir des modèles qui combinent les composants de récupération et de génération au sein d'une seule architecture, permettant un apprentissage de bout en bout.

Fine-tuning and Evaluation

Fine-tune the integrated model on a task-specific dataset, if available. This step helps the model adapt to the nuances of your target task or domain. Evaluate the model using appropriate metrics such as BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), or human evaluations for tasks like conversational quality and relevance. Building and evaluating advanced RAG, you may use evaluation benchmarks with TruEra.

[FR] \\ Affinez le modèle intégré sur un ensemble de données spécifique à la tâche, si disponible. Cette étape aide le modèle à s'adapter aux nuances de votre tâche ou domaine cible. Évaluez le modèle en utilisant des métriques appropriées telles que BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), ou des évaluations humaines pour des tâches telles que la qualité et la pertinence conversationnelles. Pour construire et évaluer un RAG avancé, vous pouvez utiliser des benchmarks d'évaluation avec TruEra.

Deployment and Monitoring

Deploy the trained model in your desired application environment. Monitor the model's performance over time and collect user feedback to identify areas for improvement.

[FR] \\ Déployez le modèle formé dans l'environnement d'application de votre choix. Surveillez la performance du modèle au fil du temps et collectez les retours des utilisateurs pour identifier les domaines à améliorer.

Continuous Improvement

Iterate on the model based on user feedback, performance metrics, and advancements in the field. Consider incorporating techniques like active learning, where the model actively selects the most informative data points for annotation to improve performance further.

[FR] \\ Itérez sur le modèle basé sur les retours des utilisateurs, les métriques de performance et les avancées dans le domaine. Envisagez d'incorporer des techniques comme l'apprentissage actif, où le modèle sélectionne activement les points de données les plus informatifs pour l'annotation afin d'améliorer encore la performance.

Ethical Considerations

Be mindful of ethical considerations such as bias, fairness, and privacy throughout the development and deployment process. Implement mechanisms for handling sensitive or harmful content appropriately.

[FR] \\ Soyez attentif aux considérations éthiques telles que le biais, l'équité et la confidentialité tout au long du processus de développement et de déploiement. Mettez en œuvre des mécanismes pour gérer de manière appropriée les contenus sensibles ou nuisibles.

Documentation and Maintenance

Document the implementation thoroughly, including model architecture, training procedures, and deployment instructions. Maintain the system by periodically updating the model, addressing bugs, and keeping up with changes in the environment or data sources.

[FR] \\ Documentez minutieusement la mise en œuvre, y compris l'architecture du modèle, les procédures de formation et les instructions de déploiement. Maintenez le système en mettant à jour périodiquement le modèle, en corrigeant les bugs et en suivant les changements dans l'environnement ou les sources de données.

Naive Retrieval Augmented Generation

Naive RAG refers to a simple or straightforward implementation of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework. RAG combines retrieval-based methods with generative models to improve the quality and relevance of generated text. In a naive implementation, the retrieval and generation components might be basic or straightforward without much complexity or optimization.

[FR] \\ Le RAG naïf fait référence à une mise en œuvre simple ou directe du cadre de Génération Augmentée par Récupération (RAG). Le RAG combine des méthodes basées sur la récupération avec des modèles génératifs pour améliorer la qualité et la pertinence du texte généré. Dans une mise en œuvre naïve, les composants de récupération et de génération peuvent être basiques ou directs sans grande complexité ni optimisation.

Here's how a naive RAG system might work:

Common Challenges with RAG

• Inaccurate retrieval
• Increasing size and complexity of documents
• Overflow of context

All these challenges can significantly impact the quality and reliability of generated answers.

[FR] \\

• Récupération inexacte
• Augmentation de la taille et de la complexité des documents
• Débordement de contexte Tous ces défis peuvent impacter significativement la qualité et la fiabilité des réponses générées.

Advanced RAG System

An advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, suitable for production, incorporates several optimizations and improvements over a naive implementation. Here's an overview of features and characteristics that define an advanced RAG system:

[FR] \\ Un système de Génération Augmentée par Récupération (RAG) avancé, adapté à la production, intègre plusieurs optimisations et améliorations par rapport à une mise en œuvre naïve. Voici un aperçu des fonctionnalités et caractéristiques qui définissent un système RAG avancé :

Architecture

In building RAG architecture, the main tools needed include: The large language model LLM The embedding model Document retrieval tool Vector database

graph LR
    style A fill:#f9d5e5,stroke:#b58bba
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    style G fill:#d3a4f9,stroke:#a177d3

    A([User])
    B(Notebook-app)
    C[/Prompt Templating/]
    D[(Vector-store)]
    E(Data manipulations / Preprocessing techniques)
    F[Documents]
    G([Large Language Model LLM])

    A --Query---> B
    B --> C
    D --Retrieval-model--> C
    B -- Embedding Model--> D
    C -- Query+Context / Compression techniques---> G
    F --> E
    E --> D
    G --Response output from LLM--> A

    classDef classCyl fill:#f9d5e5,stroke:#333,stroke-width:2px
    class F classCyl

[FR] \\

DEMO

Simple RAG system Advanced RAG system Agents

[FR] \\

Resources

• Dataset: Kaggle Healthcare Dataset
• LangChain: LangChain Introduction
• Huggingface: Huggingface Homepage
• Ollama: Ollama Homepage
• Model: Llama, OpenAI, HuggingFace Models