¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en el finetuning de un pipeline RAG, específicamente en la creación de una cadena de reescritura con un template de prompt y la ejecución de consultas refinadas. Aquí tienes algunos pasos que podrían ayudarte:
Crear un Prompt Template:
Asegúrate de que tu PromptTemplate esté bien definido. Debe tomar las preguntas originales y generar variantes. Por ejemplo:
template_multipregunta = "Genera variantes de la pregunta: {question}"
prompt_multipregunta = PromptTemplate.from_template(template_multipregunta)
Ejecutar la Consulta Refinada:
Usa el prompt_multipregunta para invocar la cadena y generar las variantes de la consulta.
preguntas = chain_multipregunta.invoke(pregunta)
Comparar Resultados:
Utiliza herramientas como LangSmith para comparar los logs de las consultas originales y las reescritas. Observa las diferencias en los resultados y analiza cómo las variantes afectan la recuperación de información.
Técnica de Múltiples Queries:
Implementa el MultiQueryRetriever para manejar las variantes de consulta y consolidar los documentos devueltos:
rag_chain = {
"contexto": RunnablePassthrough() | retriever,
"query": RunnablePassthrough()
} | prompt | modelo | StrOutputParser()
Integración y Pruebas:
Asegúrate de que todas las partes de tu pipeline estén bien integradas y realiza pruebas para verificar que el sistema funcione como se espera.
Espero que estos pasos te sean útiles. ¡Buena suerte con tu proyecto y espero que logres afinar tu pipeline RAG con éxito! Espero haber ayudado y buenos estudios!