Как подготавливал документы для RAG (chunking, embeddings, Milvus)?

Для подготовки документов к Retrieval-Augmented Generation (RAG) обычно выполняются следующие шаги:

1. Chunking (разбиение на части) — исходный текст разбивается на логические или фиксированные по размеру фрагменты (чанки). Это нужно, чтобы модель могла эффективно искать релевантные куски информации. Например, можно разбить текст на абзацы или блоки по 500 слов.
2. Генерация эмбеддингов — для каждого чанка вычисляется векторное представление с помощью моделей эмбеддингов (например, Sentence-BERT, OpenAI embeddings). Эти векторы отражают смысловую близость текста.
3. Индексация в Milvus — эмбеддинги загружаются в векторную базу данных Milvus, которая оптимизирована для быстрого поиска по векторным пространствам. Это позволяет эффективно находить наиболее релевантные чанки по запросу.

Пример на Python с использованием Milvus и SentenceTransformer:

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Подключение к Milvus
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# Определение схемы коллекции
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields, description="Document chunks embeddings")
collection = Collection("doc_chunks", schema)

# Разбиение текста на чанки
text = "Очень длинный документ..."
chunks = [text[i:i+500] for i in range(0, len(text), 500)]

# Генерация эмбеддингов
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(chunks)

# Подготовка данных для вставки
ids = list(range(len(chunks)))
data = [ids, embeddings.tolist()]

# Вставка в Milvus
collection.insert(data)
collection.flush()

Таким образом, при запросе к RAG сначала ищутся наиболее релевантные чанки в Milvus, а затем они используются для генерации ответа.