sbretrieval

Summary Based Retrieval

Indexação e busca de documentos baseada em sumário (gerado por uma LLM), utilizando PostgreSQL e pgvector, com suporte à modelos da OpenAI e Google Gemini. Busca semântica (embeddings) e limitada por quantidade de tokens.

Busca Baseada em Sumários

Com o recente avanço de diferentes modelos de deep learning, já é comum o uso de embeddings para casos de uso como sistemas de recomendação e RAG (Retrieval-Augmented Generation).

No entanto, nem todo documento performa bem nesse tipo de busca, há casos em que o conteúdo ipsis litteris do documento possui pouco valor semântico (código-fonte legado mal documentado, por exemplo).

A técnica abordada nessa biblioteca consiste em, com o auxílio de uma LLM (Large Language Model), gerar um sumário do documento e então gerar um embedding deste sumário (ao invés do próprio conteúdo original).

Busca Limitada por Quantidade de Tokens

As buscas por embeddings tipicamente são limitadas por um número de registros. "Me dê os 25 resultados mais relevantes" por exemplo, "25" sendo a quantidade desejada de resultados.

Vários dos casos de uso de embeddings são para realização de RAG, isto é, a obtenção de dados para 'aumentar' o contexto de informações ao enviar um prompt à um LLM. Ora não só não sabemos a exata quantidade de registros que queremos como também gostariamos de incluir o máximo de informação.

Máximo esse normalmente medido em tokens, a quantidade máxima de tokens da LLM que você irá utilizar. Nesta biblioteca, não só geramos e indexamos os embeddings para realizar a busca semântica como também realizamos a contagem de tokens e salvamos esse valor para cada registro.

O intuito é, ao invés de limitarmos nossa busca por uma de quantidade de registros ("me dê os 25 resultados mais relevantes"), nós limitamos a quantidade de tokens do resultado ("me dê os resultados mais relevantes sem ultrapassar 20 mil tokens no total").

Pré-requisito: PostgreSQL e pgvector

A biblioteca utiliza o banco de dados PostgreSQL e o pacote asyncpg. Antes de utilizar a biblioteca, garanta que a extensão pgvector esteja instalada e o que o banco de dados (com suas tabelas) esteja criado.

Para criação das tabelas necessárias, é necessário executar o script create_tables.sql. Executando com o comando psql:

$ psql -v embedding_size=768 -h localhost -U meu_usuario -d meu_banco -f create_tables.sql

Pré-requisito: Chave da OpenAI ou do Google Gemini

A biblioteca suporta tanto modelos da OpenAI quanto modelos do Google Gemini para geração de sumários e seus embeddings.

Garanta que a variável de ambiente OPENAI_API_KEY esteja configurada ao utilizar modelos da OpenAI, ou a variável GEMINI_API_KEY caso utilize Google Gemini.

Se você preferir, pode-se criar a variável de ambiente dentro do próprio processo ao invés de no shell externo:

import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sua_chave_da_openai'  # ou 'GEMINI_API_KEY' para Google Gemini

Modelos Suportados

No momento da escrita desta documentação, os seguintes modelos de embedding de texto estão disponíveis:

Fornecedor	Nome	Tamanho do vetor
OpenAI	text-embedding-3-small	1536 dimensões
OpenAI	text-embedding-3-large	3072 dimensões
OpenAI	text-embedding-ada-002	1536 dimensões
Google Gemini	models/text-embedding-004	768 dimensões
Google Gemini	models/embedding-001	768 dimensões

E os seguintes LLMs:

Fornecedor	Nome	Tamanho do contexto
OpenAI	gpt-4o-mini	128.000 tokens
OpenAI	gpt-4o	128.000 tokens
OpenAI	o1-mini	128.000 tokens
OpenAI	o1-preview	128.000 tokens
Google Gemini	models/gemini-1.5-flash-8b	1.048.576 tokens
Google Gemini	models/gemini-1.5-flash	1.048.576 tokens
Google Gemini	models/gemini-1.5-pro	2.097.152 tokens

As tabelas acima podem estar desatualizadas, consulte a documentação do fornecedor para informações mais recentes.

Indexando um Documento

Para indexar um documento basta chamar a seguinte função da biblioteca:

from asyncpg import connect
from sbretrieval import index_document

my_connection = await connect(...)  # a conexão é de sua responsabilidade

await index_document(
    connection=my_connection,                 # conexão inicializada acima
    document_key='123',                       # chave do documento externo à biblioteca (gerado e mantido por você)
    document_content='Lorem ipsum dolor...',  # conteúdo do documento (texto limpo)
    ai_vendor='openai',                       # fornecedor do modelo de IA
    embedding_model='text-embedding-ada-002', # modelo de embedding conforme definido pelo fornecedor
    summary_model='gpt-4o-mini',              # modelo de LLM conforme definido pelo fornecedor
    summary_prompt='Gere um sumário sem nenhuma formatação do texto abaixo:\n\n{}', # Prompt utilizado para gerar o sumário, note que "{}" é onde o conteúdo do documento será inserido
)

O seguinte é realizado na indexação de um documento (chamada acima):

• Uma chamada à LLM é feita, passando o conteúdo do documento e solicitando um sumário do mesmo.
• Uma chamada ao modelo de embedding é feita, passado o sumário obtido no passo acima e obtendo o seu embedding.
• Conta-se os tokens do conteúdo do documento original (e não do sumário).
• A chave do documento, seu sumário, seu embedding, e sua quantidade de tokens são salvos no banco de dados.

Para remover os índices de um documento, basta prover sua chave e efetuar a chamada abaixo:

await remove_document(connection=my_connection, document_key='123')

Buscando Documentos

Para buscar documentos dado um texto qualquer como query, chame a seguinte função:

from asyncpg import connect
from sbretrieval import search_documents

my_connection = await connect(...)  # a conexão é de sua responsabilidade

search_result = await search_documents(
    connection=my_connection,                 # conexão inicializada acima
    query='Nulla id facilisis...',            # query de busca
    max_token_count=50000,                    # valor máximo de tokens que a soma dos dos documentos selecionados não deve exceder
    ai_vendor='openai',                       # fornecedor do modelo de IA
    embedding_model='text-embedding-ada-002', # modelo de embedding conforme definido pelo fornecedor
)

for document in search_result.selected_documents:          # "selected_documents" contém os documentos selecionados da tabela "document_embeddings"
    print(f'Document key: {document.key}')                 # "key" contém o valor da coluna "document_key"
    print(f'Document token count: {document.token_count}') # "token_count" contém o valor da coluna "token_count"

# "overflowed_document" contém o próximo documento mais relevante que não foi selecionado pois excederia o limite de tokens
print(f'Overflowed document key: {search_result.overflowed_document.key}')
print(f'Overflowed document token count: {search_result.overflowed_document.token_count}')

Chave Secundária

A biblioteca suporta o uso de uma chave secundária (document_secondary_key) para segregar os documentos indexados. Utilizando-a na indexação:

await index_document(
    connection=my_connection,
    document_key='123',
    document_content='Lorem ipsum dolor...',
    ai_vendor='openai',
    embedding_model='text-embedding-ada-002',
    summary_model='gpt-4o-mini',
    summary_prompt='Gere um sumário sem nenhuma formatação do texto abaixo:\n\n{}',
    document_secondary_key='7d9d3aa', # chave secundária opcional
)

E na busca:

search_result = await search_documents(
    connection=my_connection,
    query='Nulla id facilisis...',
    max_token_count=50000,
    ai_vendor='openai',
    embedding_model='text-embedding-ada-002',
    document_secondary_key='7d9d3aa', # chave secundária opcional
)

O uso desta chave é opcional.

Referências

OpenAI:

• Modelos de LLM
• Modelos de embedding
• Contagem de tokens

Google Gemini:

• Modelos de LLM
• Modelos de embedding
• Contagem de tokens