Retrieval‑augmented generation (RAG) sistemləri AI tədqiqatçıları və tərtibatçıları arasında sürətlə populyarlaşıb, çünki böyük dil modellərinin imkanlarını müəyyən sənədlərə çıxışla birləşdirmək daha dəqiq və uyğun nəticələr verir. Bu məqalədə yalnız standart noutbukdan və heç bir bulud xidmətindən istifadə etmədən tam RAG sistemini necə qura biləcəyinizi göstəririk.
İlk addımda FAISS və ya ChromaDB kimi açıq mənbəli kitabxanalarla mətn vektorlarını saxlaya bilərsiniz; bu alətlər lokal işləyir və güclü serverlər tələb etmir. Sənədləri semantik vektorlara çevirmək üçün əvvəlcədən öyrədilmiş sentence‑transformers modelləri RAM və CPU istifadəsini azaltmaq üçün 4‑bit və ya 8‑bit kvantlana bilər.
Generativ komponent üçün Llama 2 və ya Mistral‑7B kimi açıq mənbəli dil modelləri LoRA və ya QLoRA üsulları ilə incə tənzimlənə bilər; bu üsullar daha aşağı hesablama xərci ilə daha böyük modellərə yaxın performans əldə edir. LangChain və ya LlamaIndex kimi çərçivə alətləri bu komponentləri arasıkəsilmədən birləşdirir, sual‑cavab zəncirini müəyyən etməyə, sənədləri sıralamağa və nəticələri birləşdirməyə imkan verir.
Komponentlər inteqrasiya edildikdən sonra, konkret sahənizdən nümunə məlumatlarla incə tənzimləmə cavab keyfiyyətini dramatik şəkildə yaxşılaşdırır. Performansı qiymətləndirmək üçün BLEU, ROUGE və ya hətta insan testindən istifadə edə bilərsiniz. Əsas məqam budur ki, bütün bu addımlar i7 prosessorlu və 16 GB RAM olan noutbukda işləyə bilər, bu da infrastruktur xərclərini əslində sıfıra endirir.
Bu həlli həyata keçirməklə siz yalnız məlumat məxfiliyini qorumursunuz, həm də bahalı bulud xidmətlərinə məhdud girişi olan İran startapları və tədqiqatçıları üçün güclü, miqyaslana bilən platforma təqdim edirsiniz.