Выбор LLM и настройка векторной базы данных: методика улучшения RAG-систем

По мере роста популярности крупных языковых моделей (LLM) системы с расширением генерации через поиск (retrieval-augmented generation, RAG) приобретают всё большее значение, позволяя использовать внутренние данные компании для генерации точных и релевантных ответов. Целью этого исследования было разработать комплексную методику измерения и оптимизации RAG-систем, с акцентом на анализ влияния ключевых параметров, таких как размер чанков, модели векторных эмбеддингов и выбор LLM, на эффективность системы. Эксперименты проводились на RAG-системе с использованием большого биографического набора данных, хранящегося в векторной базе данных Qdrant, что позволило провести углублённый анализ в контексте длинных текстов. Результаты показали, что оптимизация RAG-систем требует учёта различных факторов, включая размер контекстного окна LLM, вычислительные ресурсы и затраты на обработку. Выбор оптимальных параметров и LLM представляет собой компромисс между качеством ответов, вычислительными расходами и аппаратными ограничениями. Исследование предоставляет практические рекомендации для инженеров и исследователей, работающих над улучшением систем на основе RAG, и помогает принимать обоснованные решения по конфигурации RAG в различных бизнес-контекстах.