Suivi en temps réel du RAG dans Semantic Kernel

Alors que les organisations adoptent rapidement les architectures de Génération Augmentée par Récupération (RAG), garantir la fiabilité et les performances de ces systèmes est devenu un défi technique critique. Bien que l'observabilité standard des LLM suive l'utilisation des tokens et la latence, elle manque souvent les étapes intermédiaires cruciales impliquées dans la recherche sémantique. Pour les développeurs utilisant Semantic Kernel de Microsoft, il est essentiel d'implémenter une observabilité approfondie des scores de similarité vectorielle et des journaux de récupération de contexte afin de déboguer les hallucinations et d'optimiser la précision de la récupération.

Cet article explore comment étendre Semantic Kernel avec une télémétrie personnalisée pour surveiller la similarité vectorielle et la récupération de contexte RAG en temps réel. Nous utiliserons les principes d'OpenTelemetry pour créer un pipeline d'observabilité robuste qui fournit des informations granulaires sur le processus de prise de décision de votre application d'IA.

Pourquoi l'observabilité vectorielle est importante

Dans un pipeline RAG typique, la qualité de la sortie du LLM dépend fortement de la pertinence du contexte récupéré. Si la recherche vectorielle renvoie des données bruitées ou non pertinentes, le LLM générera des réponses inexactes, indépendamment de la sophistication de ses invites. Les journaux standard ne montrent souvent que la sortie finale, ce qui rend difficile le diagnostic de l'origine d'un échec : étape d'embedding, algorithme de recherche vectorielle ou le LLM lui-même.

En suivant les scores de similarité vectorielle, vous pouvez identifier des tendances telles qu'une dérive progressive des embeddings de vos données ou une baisse de la précision de la récupération. Ces données vous permettent d'affiner proactivement vos stratégies de fractionnement et les configurations de votre base de données vectorielle.

Mise en œuvre d'une observabilité personnalisée dans Semantic Kernel

Semantic Kernel est conçu avec l'extensibilité à l'esprit. Il expose des points d'extension via ses services de noyau et prend en charge les plugins personnalisés. Pour suivre la similarité vectorielle, nous pouvons créer un observateur personnalisé qui enveloppe l'exécution de la recherche vectorielle. Cela implique d'écouter les événements du noyau et d'injecter des spans personnalisés via OpenTelemetry.

Voici un exemple pratique de la manière dont vous pourriez implémenter une source d'activité personnalisée pour la récupération vectorielle :

using OpenTelemetry;
using OpenTelemetry.Trace;

public class VectorObservabilityPlugin
{
    private readonly IKernel _kernel;

    public VectorObservabilityPlugin(IKernel kernel)
    {
        _kernel = kernel;
    }

    public void AttachObservability()
    {
        // Configurer le fournisseur OpenTelemetry
        using var tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
            .AddSource("SemanticKernel.VectorSearch")
            .AddConsoleExporter() // Remplacez par votre exportateur préféré
            .Build();

        // S'abonner aux événements du noyau ou aux plugins personnalisés
        _kernel.Services.GetRequiredService<ILoggerFactory>()
            .CreateLogger<VectorObservabilityPlugin>()
            .LogInformation("Observabilité attachée à Semantic Kernel");
    }
}

Lors de l'intégration avec un magasin vectoriel tel qu'Azure Cognitive Search ou Pinecone, assurez-vous de capturer les embeddings de la requête, les résultats top-k et les scores de similarité cosinus pour chaque résultat. Ces données doivent être attachées en tant qu'attributs au span OpenTelemetry pour une requête facile dans des outils tels qu'Azure Monitor ou Grafana.

Surveillance de la récupération de contexte RAG

Au-delà des scores vectoriels, le suivi des fragments de contexte réels récupérés est vital. Vous souhaitez savoir quels documents ont été extraits et comment ils ont contribué à la génération finale. En journalisant les ID de fragment et leurs scores de similarité correspondants, vous pouvez créer une boucle de rétroaction pour votre système RAG. Si certains fragments ont systématiquement une faible similarité mais sont toujours récupérés, cela peut indiquer un besoin de meilleur filtrage des métadonnées ou d'optimisation de l'index.

Conclusion

Implémenter l'observabilité pour Semantic Kernel va au-delà du simple suivi de la latence. En plongeant dans la similarité vectorielle et la récupération de contexte RAG, les développeurs obtiennent la visibilité nécessaire pour construire des applications d'IA fiables et performantes. Commencez par instrumenter votre couche de recherche vectorielle dès aujourd'hui, et vous serez mieux équipé pour gérer les complexités des systèmes RAG de niveau production.