RAG LLMLit

### **Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀**
---

**Retrieval-Augmented Generation (RAG)** folosind modelul **LLMLit** disponibil pe Hugging Face. RAG combină căutarea informațiilor relevante cu generarea de texte pentru a produce răspunsuri mai precise. Vom utiliza Hugging Face pentru a integra acest model și vom folosi o bază de date externă pentru a face interogări și a îmbogăți răspunsurile generate de modelul LLMLit.

#### 1. **Instalarea pachetelor necesare 🛠️**

În primul rând, trebuie să instalezi librăriile necesare pentru a lucra cu **Hugging Face** și **LLMLit**. Poți face acest lucru folosind pip:

```bash
pip install transformers datasets faiss-cpu
```

- `transformers` este pachetul care ne permite să interacționăm cu modelele de la Hugging Face.
- `datasets` ne ajută să gestionăm datele externe pentru căutare.
- `faiss-cpu` este opțional, dar îl recomandăm pentru căutarea vectorială rapidă a documentelor.

#### 2. **Încărcarea modelului LLMLit de pe Hugging Face 🔄**

Acum, putem încarcă modelul **LLMLit** folosind Hugging Face:

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Încărcăm modelul LLMLit și tokenizer-ul
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
```

#### 3. **Configurarea bazei de date de documente 🔍**

Pentru a folosi RAG, avem nevoie de o sursă externă de documente pentru a recupera informațiile relevante. În exemplul de față, vom folosi **FAISS** pentru căutarea rapidă a documentelor. Începe prin a crea un index FAISS:

```python
import faiss
import numpy as np

# Crearea unui set de documente fictive
documents = [
    "LLMLit este un model puternic de procesare a limbajului natural.",
    "RAG combină generarea de texte cu căutarea de informații externe.",
    "Hugging Face oferă o platformă excelentă pentru modelele AI.",
    "FAISS este un tool de căutare vectorială rapidă pentru baze de date mari."
]

# Tokenizare și crearea vectorilor pentru documente
embedding_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def encode_documents(documents):
    embeddings = []
    for doc in documents:
        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings.append(embedding_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).numpy())
    return np.vstack(embeddings)

document_vectors = encode_documents(documents)

# Crearea indexului FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(document_vectors.shape[1])  # Distanta L2
index.add(document_vectors)
```

#### 4. **Căutarea celor mai relevante documente 🔍**

Acum, putem folosi FAISS pentru a căuta documentele cele mai relevante pe baza întrebării utilizatorului:

```python
def retrieve_documents(query, top_k=3):
    query_vector = encode_documents([query])  # Încodifică întrebarea
    distances, indices = index.search(query_vector, top_k)  # Căutăm cele mai apropiate documente
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# Exemplu de interogare
query = "Cum se folosește RAG în aplicațiile AI?"
relevant_documents = retrieve_documents(query)
print(relevant_documents)
```

#### 5. **Generarea răspunsului folosind LLMLit 📝**

Acum că avem documentele relevante, le putem utiliza pentru a genera un răspuns contextului întrebării. Vom adăuga aceste documente la promptul nostru pentru LLMLit:

```python
def generate_answer(query, documents):
    context = " ".join(documents)  # Adăugăm documentele relevante ca și context
    prompt = f"Întrebare: {query}\nContext: {context}\nRăspuns:"

    # Tokenizarea promptului
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

    # Generarea răspunsului
    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

# Generarea răspunsului final
answer = generate_answer(query, relevant_documents)
print(answer)
```

#### 6. **Rezultatul final 🎯**

În acest moment, ai un sistem complet RAG care combină **căutarea de documente externe** cu **generarea de text** utilizând LLMLit. Modelul va căuta informațiile relevante în documentele tale și va genera un răspuns informativ și precis.

---

### **Concluzie 🌟**

Implementarea **RAG** folosind **LLMLit** îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor oferite de modele de limbaj, deoarece acestea pot accesa o bază de date externă pentru a obține informații mai precise și mai detaliate. Utilizând Hugging Face și librăriile precum FAISS, poți construi un sistem puternic de întrebări și răspunsuri bazat pe RAG.

🔗 **Pentru a experimenta cu LLMLit și pentru mai multe informații, vizitează [pagina oficială Hugging Face a modelului LLMLit](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit).**

Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊