ragnar：项目的核心功能/场景
ragnar 是一个 R 语言包，专注于实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）工作流程。其核心功能是为用户提供一个完整的解决方案，同时保留对每个步骤的精确控制。
项目介绍
ragnar 项目旨在帮助用户轻松实现检索增强生成工作流程。它不是简单的封闭式操作，而是提供了透明的设计，使用户能够轻松检查中间步骤的输出，以理解实际发生的过程。ragnar 通过将文档处理、文本分块、上下文增强、嵌入计算、数据存储、检索以及聊天增强等功能集成到一个统一的框架中，大大简化了 RAG 系统的实现。
项目技术分析
ragnar 利用 R 语言强大的数据处理能力，结合了多种先进的技术：
- 文档处理：支持多种文档类型，并使用 MarkItDown 将内容转换为 Markdown 格式。
- 文本分块：提供高级和低级函数来识别文档的语义边界，并根据需要将文本分割成块。
- 上下文增强：通过保留文档标题和子标题等信息，为文本块增加额外的上下文，以支持模板增强。
- 嵌入计算：支持与流行的语言模型提供者（如 ollama 和 openai）集成，为每个文本块计算嵌入向量。
- 数据存储：使用 duckdb 默认存储处理后的数据，并提供可扩展的 API，支持不同的存储提供者。
- 检索：根据嵌入距离或 bm25 文本搜索，为给定提示检索相关的文本块。
- 聊天增强：为 ellmer::Chat 对象提供检索工具，使语言模型能够在需要时从存储中检索内容。
项目技术应用场景
ragnar 的应用场景广泛，适用于任何需要检索增强生成的场合。以下是一些典型的应用场景：
- 知识库构建：从大量文档中提取关键信息，构建结构化的知识库。
- 问答系统：为问答系统提供支持，通过检索相关文档片段来生成回答。
- 内容推荐：根据用户查询或行为，检索相关内容并推荐给用户。
- 文档摘要：自动从长文档中提取关键段落，生成摘要。
- 自动化写作：在生成文章、报告等文本时，自动检索相关资料以丰富内容。
项目特点
ragnar 项目具有以下显著特点：
- 灵活性：提供了从文档处理到检索的完整功能，同时允许用户对每个步骤进行精确控制。
- 透明性：设计上避免了封闭式操作，用户可以轻松检查中间步骤的输出。
- 扩展性：存储 API 设计为可扩展，支持不同的存储提供者，便于集成。
- 易用性：提供了直观的函数接口，使 RAG 工作流程的实现更加简单。
- 性能优化：使用 duckdb 作为默认存储，提供了高效的检索性能。
以下是 ragnar 的一个实际使用案例：
# 使用 ragnar 创建知识库
假设我们想要从《R for Data Science (2e)》这本书中创建一个知识库。首先，我们需要安装 ragnar 包并找到书籍的页面链接。
``` r
library(ragnar)
base_url <- "https://r4ds.hadley.nz"
pages <- ragnar_find_links(base_url)
接下来，我们创建一个存储位置，并定义嵌入函数。
store_location <- "r4ds.ragnar.duckdb"
store <- ragnar_store_create(
store_location,
embed = function(x) ragnar::embed_openai(x, model = "text-embedding-3-small")
)
然后，我们遍历页面链接，读取内容，分块，并添加上下文。
for (page in pages) {
message("ingesting: ", page)
chunks <- page |>
ragnar_read(frame_by_tags = c("h1", "h2", "h3")) |>
ragnar_chunk(boundaries = c("paragraph", "sentence")) |>
dplyr::mutate(
text = glue::glue(
r"---(
# Excerpt from the book "R for Data Science (2e)"
link: {origin}
chapter: {h1}
section: {h2}
subsection: {h3}
content: {text}
)---"
)
)
ragnar_store_insert(store, chunks)
}
最后，我们构建索引，以便检索相关文本块。
ragnar_store_build_index(store)
一旦存储设置完成，我们就可以根据给定的文本检索最相关的文本块。
text <- "How can I subset a dataframe with a logical vector?"
embedding_near_chunks <- ragnar_retrieve_vss(store, text, top_k = 3)
embedding_near_chunks$text[1] |> cat(sep = "\n~~~~~~~~\n")
以上示例展示了 ragnar 如何从文档中提取信息，构建知识库，并进行文本检索。ragnar 的多功能性和灵活性使其成为实现 RAG 工作流程的理想选择。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
