Τι είναι η Augmented Generation ανάκτησης;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) έχουν συμβάλει στην προώθηση του τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), ωστόσο ένα υπάρχον κενό παραμένει στην κατανόηση των συμφραζομένων. Τα LLM μπορούν μερικές φορές να παράγουν ανακριβείς ή αναξιόπιστες απαντήσεις, ένα φαινόμενο γνωστό ως «παραισθήσεις». 

Για παράδειγμα, με το ChatGPT, η εμφάνιση παραισθήσεων υπολογίζεται ότι είναι περίπου 15% σε 20% περίπου το 80% του χρόνου.

Το Retrieval Augmented Generation (RAG) είναι ένα ισχυρό πλαίσιο Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει το κενό περιβάλλοντος βελτιστοποιώντας την έξοδο του LLM. Το RAG αξιοποιεί την τεράστια εξωτερική γνώση μέσω ανακτήσεων, ενισχύοντας την ικανότητα των LLM να παράγουν ακριβείς, ακριβείς και πλούσιες αποκρίσεις με βάση τα συμφραζόμενα.  

Ας εξερευνήσουμε τη σημασία του RAG στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, αποκαλύπτοντας τις δυνατότητές του να φέρει επανάσταση στην κατανόηση και τη δημιουργία γλωσσών.

Τι είναι το Retrieval Augmented Generation (RAG);

Ως υβριδικό πλαίσιο, ΚΟΥΡΕΛΙ συνδυάζει τα πλεονεκτήματα των μοντέλων παραγωγής και ανάκτησης. Αυτός ο συνδυασμός αξιοποιεί πηγές γνώσης τρίτων για να υποστηρίξει εσωτερικές αναπαραστάσεις και να δημιουργήσει πιο ακριβείς και αξιόπιστες απαντήσεις. 

Η αρχιτεκτονική του RAG είναι χαρακτηριστική, συνδυάζει μοντέλα αλληλουχίας σε ακολουθία (seq2seq) με στοιχεία ανάκτησης πυκνού περάσματος (DPR). Αυτή η συγχώνευση εξουσιοδοτεί το μοντέλο να δημιουργεί απαντήσεις σχετικές με τα συμφραζόμενα που βασίζονται σε ακριβείς πληροφορίες. 

Η RAG καθιερώνει τη διαφάνεια με έναν ισχυρό μηχανισμό για τον έλεγχο των γεγονότων και την επικύρωση για τη διασφάλιση της αξιοπιστίας και της ακρίβειας. 

Πώς λειτουργεί η επαυξημένη γενιά ανάκτησης; 

Το 2020, η Meta παρουσίασε το πλαίσιο RAG για να επεκτείνει τα LLM πέρα ​​από τα δεδομένα εκπαίδευσής τους. Όπως μια εξέταση ανοιχτού βιβλίου, το RAG επιτρέπει στα LLM να αξιοποιούν εξειδικευμένες γνώσεις για πιο ακριβείς απαντήσεις, αποκτώντας πρόσβαση σε πληροφορίες πραγματικού κόσμου ως απάντηση σε ερωτήσεις, αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε απομνημονευμένα γεγονότα.

Αρχικό μοντέλο RAG από την Meta (Πηγή εικόνας)

Αυτή η καινοτόμος τεχνική αποκλίνει από μια προσέγγιση που βασίζεται σε δεδομένα, ενσωματώνοντας στοιχεία που βασίζονται στη γνώση, ενισχύοντας την ακρίβεια, την ορθότητα και την κατανόηση των συμφραζόμενων των γλωσσικών μοντέλων.

Επιπλέον, το RAG λειτουργεί σε τρία βήματα, ενισχύοντας τις δυνατότητες των μοντέλων γλώσσας.

Βασικά συστατικά του RAG (Πηγή εικόνας)

• Ανάκτηση: Τα μοντέλα ανάκτησης βρίσκουν πληροφορίες που συνδέονται με την προτροπή του χρήστη για να βελτιώσουν την απάντηση του γλωσσικού μοντέλου. Αυτό περιλαμβάνει την αντιστοίχιση της εισόδου του χρήστη με σχετικά έγγραφα, διασφαλίζοντας την πρόσβαση σε ακριβείς και ενημερωμένες πληροφορίες. Τεχνικές όπως Ανάκτηση πυκνού περάσματος (DPR) και ομοιότητα συνημίτονο συμβάλλουν στην αποτελεσματική ανάκτηση στο RAG και βελτιώνουν περαιτέρω τα ευρήματα περιορίζοντας τα. 
• Αύξηση: Μετά την ανάκτηση, το μοντέλο RAG ενσωματώνει το ερώτημα χρήστη με σχετικά ανακτημένα δεδομένα, χρησιμοποιώντας τεχνικές άμεσης μηχανικής όπως η εξαγωγή φράσεων κλειδιού κ.λπ. Αυτό το βήμα επικοινωνεί αποτελεσματικά τις πληροφορίες και το πλαίσιο με το LLM, διασφαλίζοντας μια ολοκληρωμένη κατανόηση για την ακριβή παραγωγή εξόδου.
• ΓενεάΣε αυτήν τη φάση, οι επαυξημένες πληροφορίες αποκωδικοποιούνται χρησιμοποιώντας ένα κατάλληλο μοντέλο, όπως ένα μοντέλο από ακολουθία σε ακολουθία, για να παραχθεί η τελική απόκριση. Το βήμα δημιουργίας εγγυάται ότι η έξοδος του μοντέλου είναι συνεκτική, ακριβής και προσαρμοσμένη σύμφωνα με την προτροπή του χρήστη.

Ποια είναι τα οφέλη του RAG;

Το RAG αντιμετωπίζει κρίσιμες προκλήσεις στο NLP, όπως ο μετριασμός των ανακριβειών, η μείωση της εξάρτησης από στατικά σύνολα δεδομένων και η ενίσχυση της κατανόησης των συμφραζομένων για πιο εκλεπτυσμένη και ακριβή δημιουργία γλώσσας.

Το καινοτόμο πλαίσιο της RAG ενισχύει την ακρίβεια και την αξιοπιστία του παραγόμενου περιεχομένου, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την προσαρμοστικότητα των συστημάτων AI.

1. Μειωμένες ψευδαισθήσεις LLM

Με την ενσωμάτωση εξωτερικών πηγών γνώσης κατά τη διάρκεια έγκαιρη Κατά τη δημιουργία, το RAG διασφαλίζει ότι οι απαντήσεις βασίζονται σταθερά σε ακριβείς και σχετικές με τα συμφραζόμενα πληροφορίες. Οι απαντήσεις μπορούν επίσης να περιλαμβάνουν παραπομπές ή αναφορές, δίνοντας τη δυνατότητα στους χρήστες να επαληθεύουν ανεξάρτητα τις πληροφορίες. Αυτή η προσέγγιση ενισχύει σημαντικά την αξιοπιστία του περιεχομένου που δημιουργείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη και μειώνει τις παραισθήσεις.

2. Ενημερωμένες & ακριβείς απαντήσεις 

Το RAG μετριάζει το χρονικό περιθώριο δεδομένων εκπαίδευσης ή εσφαλμένου περιεχομένου ανακτώντας συνεχώς πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Οι προγραμματιστές μπορούν να ενσωματώσουν απρόσκοπτα τις πιο πρόσφατες έρευνες, στατιστικά στοιχεία ή ειδήσεις απευθείας σε μοντέλα παραγωγής. Επιπλέον, συνδέει LLM με ζωντανές ροές μέσων κοινωνικής δικτύωσης, ιστότοπους ειδήσεων και δυναμικές πηγές πληροφοριών. Αυτή η δυνατότητα καθιστά το RAG ένα ανεκτίμητο εργαλείο για εφαρμογές που απαιτούν πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο και ακριβείς.

3. Κόστους αποδοτικότητας 

Η ανάπτυξη του Chatbot συχνά περιλαμβάνει τη χρήση μοντέλων θεμελίων που είναι LLM προσβάσιμα από API με ευρεία εκπαίδευση. Ωστόσο, η επανεκπαίδευση αυτών των FM για δεδομένα συγκεκριμένου τομέα συνεπάγεται υψηλό υπολογιστικό και οικονομικό κόστος. Το RAG βελτιστοποιεί τη χρήση των πόρων και ανακτά επιλεκτικά πληροφορίες όπως απαιτείται, μειώνοντας τους περιττούς υπολογισμούς και βελτιώνοντας τη συνολική απόδοση. Αυτό βελτιώνει την οικονομική βιωσιμότητα της εφαρμογής RAG και συμβάλλει στη βιωσιμότητα των συστημάτων AI.

4. Συνθετικές πληροφορίες

Το RAG δημιουργεί ολοκληρωμένες και σχετικές απαντήσεις συνδυάζοντας άψογα την ανακτημένη γνώση με τις παραγωγικές δυνατότητες. Αυτή η σύνθεση ποικίλων πηγών πληροφοριών ενισχύει το βάθος της κατανόησης του μοντέλου, προσφέροντας πιο ακριβή αποτελέσματα.

5. Ευκολία Εκπαίδευσης 

Η φιλικότητα προς το χρήστη του RAG εκδηλώνεται στην ευκολία εκπαίδευσής του. Οι προγραμματιστές μπορούν να βελτιστοποιήσουν το μοντέλο χωρίς κόπο, προσαρμόζοντάς το σε συγκεκριμένους τομείς ή εφαρμογές. Αυτή η απλότητα στην εκπαίδευση διευκολύνει την απρόσκοπτη ενσωμάτωση του RAG σε διάφορα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, καθιστώντας το μια ευέλικτη και προσβάσιμη λύση για την προώθηση της κατανόησης και της παραγωγής γλωσσών.

Η ικανότητα του RAG να λύνει LLM παραισθήσεις και τα προβλήματα ανανέωσης των δεδομένων το καθιστούν ένα κρίσιμο εργαλείο για τις επιχειρήσεις που θέλουν να βελτιώσουν την ακρίβεια και την αξιοπιστία των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης τους.

Περιπτώσεις χρήσης RAG

ΚΟΥΡΕΛΙΗ προσαρμοστικότητα της προσφέρει μετασχηματιστικές λύσεις με πραγματικό αντίκτυπο, από μηχανές γνώσης έως τη βελτίωση των δυνατοτήτων αναζήτησης. 

1. Μηχανή Γνώσης

Το RAG μπορεί να μετατρέψει παραδοσιακά γλωσσικά μοντέλα σε ολοκληρωμένες μηχανές γνώσης για ενημερωμένο και αυθεντικό δημιουργία περιεχομένου. Είναι ιδιαίτερα πολύτιμο σε σενάρια όπου απαιτούνται οι πιο πρόσφατες πληροφορίες, όπως σε εκπαιδευτικές πλατφόρμες, ερευνητικά περιβάλλοντα ή βιομηχανίες έντασης πληροφοριών.

2. Αύξηση αναζήτησης

Με την ενσωμάτωση των LLM με τις μηχανές αναζήτησης, ο εμπλουτισμός των αποτελεσμάτων αναζήτησης με απαντήσεις που δημιουργούνται από το LLM βελτιώνει την ακρίβεια των απαντήσεων σε ενημερωτικά ερωτήματα. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία του χρήστη και απλοποιεί τις ροές εργασίας, διευκολύνοντας την πρόσβαση στις απαραίτητες πληροφορίες για τις εργασίες τους. 

3. Σύνοψη κειμένου

Το RAG μπορεί να δημιουργήσει συνοπτικές και ενημερωτικές περιλήψεις μεγάλων όγκων κειμένου. Επιπλέον, το RAG εξοικονομεί χρόνο και προσπάθεια στους χρήστες, επιτρέποντας την ανάπτυξη ακριβείας και διεξοδικής περιλήψεις κειμένων με τη λήψη σχετικών δεδομένων από τρίτες πηγές. 

4. Ερωτήσεις & Απαντήσεις Chatbots

Η ενσωμάτωση των LLM σε chatbots μεταμορφώνει τις διαδικασίες παρακολούθησης, επιτρέποντας την αυτόματη εξαγωγή ακριβών πληροφοριών από εταιρικά έγγραφα και βάσεις γνώσεων. Αυτό αυξάνει την αποτελεσματικότητα των chatbots στην επίλυση των ερωτημάτων των πελατών με ακρίβεια και ταχύτητα. 

Μελλοντικές προοπτικές και καινοτομίες στο RAG

Με αυξανόμενη εστίαση σε εξατομικευμένες απαντήσεις, σύνθεση πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο και μειωμένη εξάρτηση από συνεχή επανεκπαίδευση, η RAG υπόσχεται επαναστατικές εξελίξεις στα γλωσσικά μοντέλα για τη διευκόλυνση των δυναμικών και συναφών αλληλεπιδράσεων τεχνητής νοημοσύνης.

Καθώς το RAG ωριμάζει, η απρόσκοπτη ενσωμάτωσή του σε ποικίλες εφαρμογές με αυξημένη ακρίβεια προσφέρει στους χρήστες μια εκλεπτυσμένη και αξιόπιστη εμπειρία αλληλεπίδρασης.

Επίσκεψη Unite.ai για καλύτερες γνώσεις σχετικά με τις καινοτομίες τεχνητής νοημοσύνης και τεχνολογία.