Google Cloud опубликовала статью, в которой описывается, как создать передовое приложение для генерации с дополнением извлекаемой информации (RAG) на платформе Google Cloud с помощью LlamaIndex. Особенно интересным мне показался акцент на гибкость и эксперименты при создании решений RAG, поскольку универсального решения не существует.
Мне понравилось, как в статье разбит рабочий процесс RAG с использованием LlamaIndex: от индексации и хранения данных до извлечения, ранжирования и синтеза информации в конечный ответ.
Одним из примечательных аспектов было использование инструментов Google Cloud, таких как Document AI Layout Parser, для анализа документов и понимания их содержания в иерархическом виде, что повышает точность извлечения.
Меня также заинтересовало использование передовых методов, таких как гипотетическое встраивание документов (HyDE) и повторное ранжирование узлов на основе LLM, для повышения качества результатов.
Наконец, в статье приведены практические примеры использования RAGAS для оценки производительности конвейера RAG, что упрощает для разработчиков тонкую настройку своих решений.
В целом, я считаю, что эта статья представляет собой исчерпывающее и практическое руководство по созданию эффективных приложений RAG на платформе Google Cloud.
