Co je Retrieval Augmented Generation?

Velké jazykové modely (LLM) přispěly k pokroku v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP), avšak existující mezera přetrvává v kontextuálním porozumění. LLM mohou někdy produkovat nepřesné nebo nespolehlivé odpovědifenomén známý jako „halucinace." 

Například s ChatGPT je výskyt halucinací přibližně kolem 15% až 20% asi 80 % času.

Retrieval Augmented Generation (RAG) je výkonný rámec umělé inteligence (AI) navržený tak, aby řešil mezeru v kontextu optimalizací výstupu LLM. RAG využívá rozsáhlé externí znalosti prostřednictvím vyhledávání, čímž zlepšuje schopnost LLM generovat přesné, přesné a kontextově bohaté odpovědi.  

Pojďme prozkoumat význam RAG v systémech umělé inteligence a odhalit jeho potenciál způsobit revoluci v porozumění a vytváření jazyků.

Co je Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Jako hybridní rámec, HADR spojuje silné stránky generativních a vyhledávacích modelů. Tato kombinace využívá zdroje znalostí třetích stran, aby podpořila interní reprezentace a vytvořila přesnější a spolehlivější odpovědi. 

Architektura RAG je charakteristická a kombinuje modely sekvence-sekvence (seq2seq) s komponenty Dense Passage Retrieval (DPR). Tato fúze umožňuje modelu generovat kontextově relevantní odpovědi založené na přesných informacích. 

RAG zavádí transparentnost pomocí robustního mechanismu pro ověřování faktů a ověřování, aby byla zajištěna spolehlivost a přesnost. 

Jak funguje rozšířená generace vyhledávání? 

V roce 2020 společnost Meta představila Rámec RAG rozšířit LLM nad rámec jejich tréninkových dat. Stejně jako zkouška s otevřenou knihou, RAG umožňuje LLM využít specializované znalosti pro přesnější odpovědi tím, že přistupuje k informacím ze skutečného světa v odpovědi na otázky, spíše než se spoléhat pouze na naučená fakta.

Původní model RAG od Meta (Image Source)

Tato inovativní technika se odchyluje od přístupu založeného na datech, zahrnuje komponenty založené na znalostech, zvyšuje přesnost, preciznost a kontextové porozumění jazykových modelů.

RAG navíc funguje ve třech krocích, čímž rozšiřují možnosti jazykových modelů.

Základní součásti RAG (Image Source)

• Získávání: Modely vyhledávání vyhledávají informace spojené s výzvou uživatele, aby zlepšily odezvu jazykového modelu. To zahrnuje porovnávání vstupů uživatele s relevantními dokumenty, což zajišťuje přístup k přesným a aktuálním informacím. Techniky jako Načítání hustého průchodu (DPR) a kosinusová podobnost přispívají k efektivnímu vyhledávání v RAG a dále zpřesňují zjištění jejich zúžením. 
• Augmentace: Po vyhledání integruje model RAG uživatelský dotaz s relevantními získanými daty a využívá techniky rychlého inženýrství, jako je extrakce klíčových frází atd. Tento krok efektivně sděluje informace a kontext LLMzajišťující komplexní porozumění pro přesné generování výstupu.
• Generace: V této fázi je rozšířená informace dekódována pomocí vhodného modelu, jako je sekvence-k-sekvenci, aby se vytvořila konečná odpověď. Krok generování zaručuje, že výstup modelu je koherentní, přesný a přizpůsobený podle pokynů uživatele.

Jaké jsou výhody RAG?

RAG řeší kritické výzvy v NLP, jako je zmírnění nepřesností, snížení závislosti na statických souborech dat a zlepšení kontextuálního porozumění pro jemnější a přesnější generování jazyka.

Inovativní rámec RAG zvyšuje přesnost a spolehlivost generovaného obsahu, zlepšuje efektivitu a přizpůsobivost systémů AI.

1. Snížení halucinací LLM

Integrací externích zdrojů znalostí během prompt generace RAG zajišťuje, že odpovědi jsou pevně založeny na přesných a kontextově relevantních informacích. Odpovědi mohou také obsahovat citace nebo odkazy, které uživatelům umožňují nezávisle ověřovat informace. Tento přístup výrazně zvyšuje spolehlivost obsahu generovaného AI a snižuje halucinace.

2. Aktuální a přesné odpovědi 

RAG zmírňuje časové omezení tréninkových dat nebo chybného obsahu neustálým získáváním informací v reálném čase. Vývojáři mohou bez problémů integrovat nejnovější výzkumy, statistiky nebo zprávy přímo do generativních modelů. Navíc propojuje LLM s živými zdroji sociálních médií, zpravodajskými weby a dynamickými informačními zdroji. Tato funkce dělá z RAG neocenitelný nástroj pro aplikace vyžadující přesné informace v reálném čase.

3. Nákladová efektivita 

Vývoj chatbotů často zahrnuje použití základních modelů, které jsou LLM přístupné pomocí API s širokým školením. Přesto přeškolení těchto FM na data specifická pro doménu vyžaduje vysoké výpočetní a finanční náklady. RAG optimalizuje využití zdrojů a selektivně získává informace podle potřeby, snižuje zbytečné výpočty a zvyšuje celkovou efektivitu. To zlepšuje ekonomickou životaschopnost implementace RAG a přispívá k udržitelnosti systémů umělé inteligence.

4. Syntetizované informace

RAG vytváří komplexní a relevantní reakce bezproblémovým spojením získaných znalostí s generativními schopnostmi. Tato syntéza různých zdrojů informací zvyšuje hloubku porozumění modelu a nabízí přesnější výstupy.

5. Snadnost školení 

Uživatelsky přívětivý charakter RAG se projevuje v jeho snadném školení. Vývojáři mohou model bez námahy doladit a přizpůsobit jej konkrétním doménám nebo aplikacím. Tato jednoduchost školení usnadňuje bezproblémovou integraci RAG do různých systémů umělé inteligence, což z něj činí všestranné a dostupné řešení pro rozvoj porozumění a vytváření jazyků.

Schopnost RAG řešit LLM halucinace a problémy s aktuálností dat z něj činí zásadní nástroj pro podniky, které chtějí zvýšit přesnost a spolehlivost svých systémů umělé inteligence.

Případy použití RAG

HADRAdaptabilita nabízí transformativní řešení s dopadem na reálný svět, od znalostních motorů až po vylepšování možností vyhledávání. 

1. Knowledge Engine

RAG dokáže přeměnit tradiční jazykové modely na komplexní znalostní motory pro tvorbu aktuálního a autentického obsahu. To je zvláště cenné ve scénářích, kde jsou vyžadovány nejnovější informace, jako jsou vzdělávací platformy, výzkumná prostředí nebo průmyslově náročná odvětví.

2. Rozšíření vyhledávání

Díky integraci LLM s vyhledávači, obohacení výsledků vyhledávání o odpovědi generované LLM zlepšuje přesnost odpovědí na informační dotazy. To zlepšuje uživatelskou zkušenost a zjednodušuje pracovní postupy, což usnadňuje přístup k nezbytným informacím pro jejich úkoly. 

3. Sumarizace textu

RAG dokáže generovat stručné a informativní shrnutí velkých objemů textu. Navíc RAG šetří uživatelům čas a námahu tím, že umožňuje vývoj přesných a důkladných textové souhrny získáváním relevantních dat ze zdrojů třetích stran. 

4. Chatboti otázek a odpovědí

Integrace LLM do chatbotů transformuje následné procesy tím, že umožňuje automatickou extrakci přesných informací z firemních dokumentů a znalostních bází. To zvyšuje efektivitu chatbotů při přesném a rychlém řešení zákaznických dotazů. 

Budoucí vyhlídky a inovace v RAG

S rostoucím zaměřením na personalizované reakce, syntézu informací v reálném čase a sníženou závislost na neustálém přeškolování slibuje RAG revoluční vývoj v jazykových modelech pro usnadnění dynamických a kontextově uvědomovaných AI interakcí.

Jak RAG dospívá, jeho bezproblémová integrace do různých aplikací se zvýšenou přesností nabízí uživatelům vytříbený a spolehlivý zážitek z interakce.

Návštěva Unite.ai pro lepší přehled o inovacích AI a technika.