Technical Tutorials

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری پیش‌فرض برای برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی مدرن تبدیل شده است. با ترکیب پایه‌های واقعی سیستم‌های بازیابی با قابلیت‌های تولیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سازمان‌ها می‌توانند دستیاران هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل‌اطمینان‌تری بسازند. با این حال، با افزایش پیچیدگی این پایپ‌لاین‌ها، حفظ دید نسبت به گلوگاه‌های عملکردی حیاتی می‌شود. اینجاست که OpenTelemetry (OTel) درخشش می‌کند و راهی یکپارچه برای ردیابی درخواست‌ها از طریق بازیابی‌های پایگاه داده برداری، استنتاج LLM و مونتاژ زمینه فراهم می‌کند.

چالش قابلیت مشاهده در RAG

یک پایپ‌لاین RAG معمول شامل چندین مرحله متمایز است: جذب اسناد، تبدیل آن‌ها به بردار، ذخیره آن‌ها در یک پایگاه داده برداری (مانند Pinecone، Milvus یا Chroma) و در نهایت، بازیابی قطعات مرتبط در حین استنتاج. در محیط تولید، افزایش‌های تأخیر اغلب ناشی از پرس‌وجوهای کند برداری یا منطق بازیابی ناکارآمد است که بدون ردیابی دقیق، تشخیص آن‌ها دشوار است. لاگ‌نویسی استاندارد کافی نیست زیرا فاقد زمینه ردیابی‌های توزیع‌شده‌ای است که مرحله بازیابی را به پاسخ نهایی تولیدشده متصل می‌کند.

تنظیم ابزارگذاری (Instrumentation)

برای ردیابی مؤثر یک پایپ‌لاین RAG، ما نیاز داریم هم کد برنامه و هم کلاینت پایگاه داده برداری را ابزارگذاری کنیم. OpenTelemetry به ما اجازه می‌دهد برای هر عملیات، اسپن (Span) ایجاد کنیم و متاداده‌هایی مانند تأخیر پرس‌وجو، ابعاد بردار و امتیازات بازیابی را به آن بچسبانیم. اکثر چارچوب‌های محبوب مانند LangChain یا LlamaIndex دارای یکپارچه‌سازی‌های داخلی با OpenTelemetry هستند، اما درک مکانیسم زیرین زمانی که منطق سفارشی مورد نیاز است، کمک‌کننده خواهد بود.

در زیر یک مثال عملی از نحوه تنظیم Tracer و Instrumentation برای یک پایپ‌لاین RAG مبتنی بر پایتون با استفاده از LangChain و یک فروشگاه برداری فرضی آورده شده است.

import os
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.resources import Resource
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from langchain.callbacks.tracers import LangChainTracer

# 1. پیکربندی ارائه‌دهنده OpenTelemetry
resource = Resource.create({"service.name": "production-rag-service"})
provider = TracerProvider(resource=resource)
provider.add_span_processor(
    trace.get_tracer_provider().get_tracer(__name__).start_span("setup")
)

# 2. خروجی ردیابی‌ها به بک‌اند خود (مثلاً Jaeger، Datadog یا OTel Collector)
exporter = OTLPSpanExporter(endpoint="http://otel-collector:4317", insecure=True)
provider.add_span_processor(
    trace.get_tracer_provider().get_tracer(__name__).start_span("export")
)

# مقداردهی اولیه تریسر
tracer = trace.get_tracer(__name__)

def retrieve_context(query: str):
    # شروع یک اسپن سفارشی برای فرآیند بازیابی
    with tracer.start_as_current_span("vector_search_retrieval") as span:
        span.set_attribute("query.vector.dimensions", 1536)
        span.set_attribute("retrieval.top_k", 5)
        
        # انجام جستجوی برداری
        docs = vector_store.similarity_search(query, k=5)
        
        # ثبت معیارها
        span.set_attribute("retrieval.result_count", len(docs))
        return docs

تحلیل تأخیر و هزینه

پس از جریان یافتن ردیابی‌ها، می‌توانید معیارهای خاصی را تحلیل کنید. به عنوان مثال، ممکن است متوجه شوید که اسپن vector_search_retrieval به طور مداوم بیش از 500 میلی‌ثانیه طول می‌کشد. با بررسی دقیق‌تر ویژگی‌های اسپن، می‌توانید این تأخیر را با انواع خاص پرس‌وجو یا حجم داده‌ها همبستگی دهید. علاوه بر این، ترکیب داده‌های ردیابی با تخصیص هزینه به شما امکان می‌دهد هزینه هر بازیابی را محاسبه کنید و به شما کمک می‌کند پارامتر top_k را برای تعادل بین دقت و هزینه بهینه کنید.

بهترین شیوه‌ها برای محیط تولید

پاک‌سازی داده‌ها: اطمینان حاصل کنید که پرس‌وجوهای حساس کاربر یا اطلاعات شخصی (PII) از ویژگی‌های اسپن قبل از خروجی گرفتن حذف شده‌اند تا از نقض حریم خصوصی جلوگیری شود.
نمونه‌گیری مناسب: در محیط‌های با عبور داده بالا، از استراتژی‌های نمونه‌گیری ردیابی (مانند نمونه‌گیری احتمالی) استفاده کنید تا سربار را کاهش دهید و در عین حال مسیرهای خطای حیاتی را ثبت کنید.
همبستگی با اسپن‌های LLM: اطمینان حاصل کنید که اسپن‌های بازیابی برداری شما به اسپن‌های تولید LLM بعدی متصل هستند تا دیدی از ابتدا تا انتها از تعامل کاربر ایجاد شود.

نتیجه‌گیری

پیاده‌سازی OpenTelemetry در پایپ‌لاین‌های RAG تولیدی، عیب‌یابی را از یک بازی حدسی به یک فرآیند مبتنی بر داده تبدیل می‌کند. با ردیابی تعاملات پایگاه داده برداری، توسعه‌دهندگان می‌توانند مشکلات تأخیر را شناسایی کنند، استراتژی‌های بازیابی را بهینه‌سازی کنند و قابلیت اطمینان برنامه‌های هوش مصنوعی خود را تضمین نمایند. با بالغ‌تر شدن منظر هوش مصنوعی، قابلیت مشاهده دیگر اختیاری نخواهد بود—بلکه ستون فقرات هوش مصنوعی سازمانی قابل اعتماد خواهد بود.