Свържете се с нас

Какво е Retrieval Augmented Generation?

Изкуствен интелект

Какво е Retrieval Augmented Generation?

mm
Обновено on
Какво е Retrieval Augmented Generation?

Големите езикови модели (LLM) допринесоха за напредъка в областта на обработката на естествения език (NLP), но съществува съществуваща празнина в разбирането на контекста. LLM понякога могат да произвеждат неточни или ненадеждни отговори, феномен, известен като „халюцинации.” 

Например, с ChatGPT, появата на халюцинации се приближава до около 15% до 20% около 80% от времето.

Retrieval Augmented Generation (RAG) е мощна рамка за изкуствен интелект (AI), предназначена да преодолее празнината в контекста чрез оптимизиране на изхода на LLM. RAG използва огромното външно знание чрез извличане, подобрявайки способността на LLM да генерират точни, точни и контекстуално богати отговори.  

Нека проучим значението на RAG в рамките на AI системите, разкривайки потенциала му да революционизира разбирането и генерирането на език.

Какво е Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Като хибридна рамка, RAG съчетава силните страни на генеративните и извличащите модели. Тази комбинация се докосва до източници на знания на трети страни, за да поддържа вътрешни представяния и да генерира по-точни и надеждни отговори. 

Архитектурата на RAG е отличителна, смесвайки модели от последователност към последователност (seq2seq) с компоненти за плътно извличане на преминаване (DPR). Това сливане дава възможност на модела да генерира контекстуално подходящи отговори, основани на точна информация. 

RAG създава прозрачност със стабилен механизъм за проверка на фактите и валидиране, за да гарантира надеждност и точност. 

Как работи разширеното генериране на извличане? 

През 2020 г. Meta представи RAG рамка да разширят LLM извън своите данни за обучение. Подобно на изпита с отворена книга, RAG дава възможност на LLMs да използват специализирани знания за по-точни отговори чрез достъп до информация от реалния свят в отговор на въпроси, вместо да разчитат единствено на запомнени факти.

Диаграма на оригиналния RAG модел на Meta

Оригинален RAG модел от Meta (Изображение Източник)

Тази иновативна техника се отклонява от подход, управляван от данни, включвайки компоненти, управлявани от знания, подобрявайки точността, прецизността и контекстуалното разбиране на езиковите модели.

Освен това RAG функционира в три стъпки, подобрявайки възможностите на езиковите модели.

Таксономия на RAG компонентите

Основни компоненти на RAG (Изображение Източник)

  • Извличане: Моделите за извличане намират информация, свързана с подканата на потребителя, за да подобрят отговора на езиковия модел. Това включва съпоставяне на въведеното от потребителя със съответните документи, осигурявайки достъп до точна и актуална информация. Техники като Извличане на плътен проход (ДНР) и косинусово подобие допринасят за ефективно извличане в RAG и допълнително прецизират констатациите, като ги стесняват. 
  • Увеличаване: След извличане RAG моделът интегрира потребителска заявка със съответните извлечени данни, използвайки бързи инженерни техники като извличане на ключова фраза и т.н. Тази стъпка ефективно комуникира информацията и контекста с Магистър по право, осигурявайки цялостно разбиране за точно генериране на изход.
  • Поколение: В тази фаза разширената информация се декодира с помощта на подходящ модел, като например последователност към последователност, за да се получи окончателният отговор. Стъпката на генериране гарантира, че изходът на модела е последователен, точен и пригоден според подканата на потребителя.

Какви са предимствата на RAG?

RAG адресира критични предизвикателства в НЛП, като смекчаване на неточностите, намаляване на зависимостта от статични набори от данни и подобряване на разбирането на контекста за по-прецизно и точно генериране на език.

Иновативната рамка на RAG подобрява прецизността и надеждността на генерираното съдържание, като подобрява ефективността и адаптивността на AI системите.

1. Намалени халюцинации на LLM

Чрез интегриране на външни източници на знания по време на бърз поколение, RAG гарантира, че отговорите са здраво основани на точна и контекстуално подходяща информация. Отговорите могат също така да включват цитати или препратки, което дава възможност на потребителите да проверяват независимо информацията. Този подход значително подобрява надеждността на генерираното от AI съдържание и намалява халюцинациите.

2. Актуални и точни отговори 

RAG смекчава времето за прекъсване на данни за обучение или грешно съдържание чрез непрекъснато извличане на информация в реално време. Разработчиците могат безпроблемно да интегрират най-новите изследвания, статистики или новини директно в генеративни модели. Нещо повече, той свързва LLMs с живи социални медийни емисии, новинарски сайтове и динамични източници на информация. Тази функция прави RAG безценен инструмент за приложения, изискващи прецизна информация в реално време.

3. Ефективност на разходите 

Разработката на Chatbot често включва използване на базови модели, които са достъпни чрез API LLM с широко обучение. И все пак преквалифицирането на тези FM за специфични за домейна данни води до високи изчислителни и финансови разходи. RAG оптимизира използването на ресурсите и селективно извлича информация според нуждите, като намалява ненужните изчисления и повишава цялостната ефективност. Това подобрява икономическата жизнеспособност на прилагането на RAG и допринася за устойчивостта на AI системите.

4. Синтезирана информация

RAG създава изчерпателни и подходящи отговори чрез безпроблемно смесване на извлечените знания с генеративни възможности. Този синтез на различни източници на информация подобрява дълбочината на разбирането на модела, предлагайки по-точни резултати.

5. Лесно обучение 

Удобната за потребителя природа на RAG се проявява в лекотата на обучение. Разработчиците могат да прецизират модела без усилие, като го адаптират към конкретни домейни или приложения. Тази простота в обучението улеснява безпроблемното интегриране на RAG в различни AI системи, което го прави универсално и достъпно решение за усъвършенстване на разбирането и генерирането на език.

Способността на RAG да решава LLM халюцинации и проблемите с актуалността на данните го правят решаващ инструмент за фирми, които искат да подобрят точността и надеждността на своите AI системи.

Случаи на използване на RAG

RAGАдаптивността на предлага трансформиращи решения с въздействие в реалния свят, от машини за знания до подобряване на възможностите за търсене. 

1. Двигател на знанието

RAG може да трансформира традиционните езикови модели в цялостни машини за знания за създаване на актуално и автентично съдържание. Това е особено ценно в сценарии, при които се изисква най-новата информация, като например в образователни платформи, изследователски среди или индустрии с интензивно използване на информация.

2. Увеличаване на търсенето

Чрез интегрирането на LLMs с търсачките, обогатяването на резултатите от търсенето с генерирани от LLM отговори подобрява точността на отговорите на информационни запитвания. Това подобрява изживяването на потребителите и рационализира работните процеси, като улеснява достъпа до необходимата информация за техните задачи. 

3. Резюмиране на текст

RAG може да генерира кратки и информативни резюмета на големи обеми текст. Освен това RAG спестява време и усилия на потребителите, като позволява прецизно и задълбочено разработване текстови резюмета чрез получаване на подходящи данни от източници на трети страни. 

4. Въпроси и отговори Chatbots

Интегрирането на LLMs в chatbots трансформира последващите процеси, като позволява автоматично извличане на точна информация от фирмени документи и бази от знания. Това повишава ефективността на чатботовете при точно и бързо разрешаване на клиентски заявки. 

Бъдещи перспективи и иновации в RAG

С нарастващ фокус върху персонализирани отговори, синтез на информация в реално време и намалена зависимост от постоянно преквалификация, RAG обещава революционни разработки в езиковите модели за улесняване на динамични и контекстуално осъзнати AI взаимодействия.

Докато RAG узрява, безпроблемната му интеграция в различни приложения с повишена точност предлага на потребителите прецизно и надеждно взаимодействие.

посещение Unite.ai за по-добра представа за иновациите на AI и технология.