Hvad er Retrieval Augmented Generation?

Store sprogmodeller (LLM'er) har bidraget til at fremme domænet for naturlig sprogbehandling (NLP), men alligevel består et eksisterende hul i kontekstuel forståelse. LLM'er kan nogle gange producere unøjagtige eller upålidelige svar, et fænomen kendt som "hallucinationer." 

For eksempel, med ChatGPT, er forekomsten af ​​hallucinationer tilnærmelsesvis omkring 15% til 20% omkring 80 % af tiden.

Retrieval Augmented Generation (RAG) er en kraftfuld Artificial Intelligence (AI)-ramme designet til at adressere kontekstgabet ved at optimere LLM's output. RAG udnytter den store eksterne viden gennem hentning, hvilket forbedrer LLM'ers evne til at generere præcise, nøjagtige og kontekstuelt rige svar.  

Lad os udforske betydningen af ​​RAG inden for AI-systemer og udrede dets potentiale til at revolutionere sprogforståelse og -generering.

Hvad er Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Som en hybrid ramme, KLUD kombinerer styrkerne ved generative og genfindingsmodeller. Denne kombination udnytter tredjeparts videnkilder for at understøtte interne repræsentationer og generere mere præcise og pålidelige svar. 

Arkitekturen af ​​RAG er karakteristisk, der blander sekvens-til-sekvens (seq2seq) modeller med Dense Passage Retrieval (DPR) komponenter. Denne sammensmeltning giver modellen mulighed for at generere kontekstuelt relevante svar baseret på nøjagtig information. 

RAG etablerer gennemsigtighed med en robust mekanisme til faktatjek og validering for at sikre pålidelighed og nøjagtighed. 

Hvordan fungerer Retrieval Augmented Generation? 

I 2020 introducerede Meta RAG rammer at udvide LLM'er ud over deres træningsdata. Som en åben-bog-eksamen gør RAG det muligt for LLM'er at udnytte specialiseret viden til mere præcise svar ved at få adgang til oplysninger fra den virkelige verden som svar på spørgsmål i stedet for udelukkende at stole på huskede fakta.

Original RAG Model af Meta (Image Source)

Denne innovative teknik afviger fra en datadrevet tilgang, der inkorporerer vidensdrevne komponenter, hvilket forbedrer sprogmodellernes nøjagtighed, præcision og kontekstuelle forståelse.

Derudover fungerer RAG i tre trin, hvilket forbedrer sprogmodellernes muligheder.

Kernekomponenter i RAG (Image Source)

• Hentning: Hentningsmodeller finder information forbundet med brugerens prompt for at forbedre sprogmodellens respons. Dette indebærer at matche brugerens input med relevante dokumenter, hvilket sikrer adgang til nøjagtige og aktuelle oplysninger. Teknikker som Tæt Passage Retrieval (DPR) og cosinus lighed bidrage til effektiv genfinding i RAG og yderligere forfine resultater ved at indsnævre det. 
• Augmentation: Efter hentning integrerer RAG-modellen brugerforespørgsler med relevante hentede data, ved at anvende hurtige tekniske teknikker som nøglesætningsudtrækning osv. Dette trin kommunikerer effektivt informationen og konteksten med LLM, hvilket sikrer en omfattende forståelse for nøjagtig outputgenerering.
• Generation: I denne fase afkodes den udvidede information ved hjælp af en passende model, såsom en sekvens-til-sekvens, for at producere det ultimative svar. Genereringstrinnet garanterer, at modellens output er sammenhængende, nøjagtigt og skræddersyet i henhold til brugerens prompt.

Hvad er fordelene ved RAG?

RAG adresserer kritiske udfordringer i NLP, såsom at afbøde unøjagtigheder, reducere afhængigheden af ​​statiske datasæt og forbedre kontekstuel forståelse for mere raffineret og præcis sproggenerering.

RAG's innovative rammer forbedrer præcisionen og pålideligheden af ​​genereret indhold, hvilket forbedrer effektiviteten og tilpasningsevnen af ​​AI-systemer.

1. Reducerede LLM-hallucinationer

Ved at integrere eksterne videnkilder under prompt generation, sikrer RAG, at svar er solidt funderet i nøjagtige og kontekstuelt relevante oplysninger. Svar kan også indeholde citater eller referencer, hvilket giver brugerne mulighed for uafhængigt at verificere oplysninger. Denne tilgang forbedrer det AI-genererede indholds pålidelighed betydeligt og mindsker hallucinationer.

2. Opdaterede og nøjagtige svar 

RAG reducerer tidsafskæringen af ​​træningsdata eller fejlagtigt indhold ved løbende at hente realtidsinformation. Udviklere kan problemfrit integrere den seneste forskning, statistik eller nyheder direkte i generative modeller. Desuden forbinder det LLM'er med live feeds på sociale medier, nyhedssider og dynamiske informationskilder. Denne funktion gør RAG til et uvurderligt værktøj til applikationer, der kræver realtid og præcis information.

3. Omkostningseffektivitet 

Chatbot-udvikling involverer ofte brug af fundamentmodeller, der er API-tilgængelige LLM'er med bred træning. Alligevel medfører omskoling af disse FM'er til domænespecifikke data høje beregningsmæssige og økonomiske omkostninger. RAG optimerer ressourceudnyttelsen og henter selektivt information efter behov, hvilket reducerer unødvendige beregninger og forbedrer den samlede effektivitet. Dette forbedrer den økonomiske levedygtighed ved at implementere RAG og bidrager til AI-systemernes bæredygtighed.

4. Syntetiseret information

RAG skaber omfattende og relevante svar ved problemfrit at blande hentet viden med generative muligheder. Denne syntese af forskellige informationskilder øger dybden af ​​modellens forståelse og giver mere nøjagtige output.

5. Nem træning 

RAG's brugervenlige karakter kommer til udtryk i dens lette træning. Udviklere kan nemt finjustere modellen og tilpasse den til specifikke domæner eller applikationer. Denne enkelhed i træningen letter den sømløse integration af RAG i forskellige AI-systemer, hvilket gør det til en alsidig og tilgængelig løsning til fremme af sprogforståelse og -generering.

RAGs evne til at løse LLM hallucinationer og problemer med datafriskhed gør det til et afgørende værktøj for virksomheder, der ønsker at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af ​​deres AI-systemer.

Use Cases af RAG

KLUD's tilpasningsevne tilbyder transformative løsninger med virkning fra den virkelige verden, fra vidensmotorer til forbedrede søgemuligheder. 

1. Vidensmotor

RAG kan transformere traditionelle sprogmodeller til omfattende vidensmotorer til opdateret og autentisk indholdsskabelse. Det er især værdifuldt i scenarier, hvor den seneste information er påkrævet, såsom i uddannelsesplatforme, forskningsmiljøer eller informationsintensive industrier.

2. Søgeforøgelse

Ved at integrere LLM'er med søgemaskiner forbedrer berigelse af søgeresultater med LLM-genererede svar nøjagtigheden af ​​svar på informative forespørgsler. Dette forbedrer brugeroplevelsen og strømliner arbejdsgange, hvilket gør det nemmere at få adgang til de nødvendige oplysninger til deres opgaver. 

3. Tekstopsummering

RAG kan generere kortfattede og informative resuméer af store mængder tekst. Desuden sparer RAG brugere tid og kræfter ved at muliggøre udvikling af præcise og grundige tekstresuméer ved at indhente relevante data fra tredjepartskilder. 

4. Spørgsmål & svar Chatbots

Integrering af LLM'er i chatbots transformerer opfølgningsprocesser ved at muliggøre automatisk udtrækning af præcis information fra virksomhedens dokumenter og vidensbaser. Dette øger effektiviteten af ​​chatbots til at løse kundeforespørgsler præcist og hurtigt. 

Fremtidsudsigter og innovationer i RAG

Med et stigende fokus på personlige svar, informationssyntese i realtid og reduceret afhængighed af konstant omskoling, lover RAG revolutionerende udviklinger inden for sprogmodeller for at lette dynamiske og kontekstuelt bevidste AI-interaktioner.

Efterhånden som RAG modnes, giver dens sømløse integration i forskellige applikationer med øget nøjagtighed brugerne en raffineret og pålidelig interaktionsoplevelse.

Besøg Unite.ai for bedre indsigt i AI-innovationer og teknologi.