Create RAG LLMLit

RAG LLMLit

@@ -0,0 +1,115 @@
+### **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! 😊