Mikä on Retrieval Augmented Generation?

Suuret kielimallit (LLM) ovat edistäneet luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alalla, mutta kontekstuaalisessa ymmärtämisessä on edelleen olemassa aukko. LLM:t voivat joskus tuottaa epätarkkoja tai epäluotettavia vastauksia, ilmiö, joka tunnetaan nimellähallusinaatioita." 

Esimerkiksi ChatGPT:ssä hallusinaatioiden esiintyminen on arviolta noin 15%: sta 20% noin 80 % ajasta.

Retrieval Augmented Generation (RAG) on tehokas tekoäly (AI) -kehys, joka on suunniteltu korjaamaan kontekstipuutteita optimoimalla LLM:n tuotos. RAG hyödyntää laajaa ulkoista tietämystä hakujen kautta, mikä parantaa LLM:ien kykyä tuottaa tarkkoja, tarkkoja ja kontekstuaalisesti monipuolisia vastauksia.  

Tutkitaan RAG:n merkitystä tekoälyjärjestelmissä ja selvitetään sen mahdollisuudet mullistaa kielen ymmärtäminen ja sukupolvi.

Mikä on Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Hybridikehyksenä RÄTTI yhdistää generatiivisten ja hakumallien vahvuudet. Tämä yhdistelmä hyödyntää kolmannen osapuolen tietolähteitä sisäisten esitysten tukemiseksi ja tarkempien ja luotettavampien vastausten luomiseksi. 

RAG:n arkkitehtuuri on erottuva, sekoittaen sekvenssistä sekvenssiin (seq2seq) malleja Dense Passage Retrieval (DPR) -komponentteihin. Tämä fuusio antaa mallille mahdollisuuden luoda asiayhteyteen liittyviä vastauksia, jotka perustuvat tarkaan tietoon. 

RAG luo läpinäkyvyyttä vankalla tosiasiantarkistus- ja validointimekanismilla luotettavuuden ja tarkkuuden varmistamiseksi. 

Kuinka Haun lisätty sukupolvi toimii? 

Vuonna 2020 Meta esitteli RAG-kehys laajentaakseen LLM:itä koulutustietojensa ulkopuolelle. Kuten avoimen kirjan kokeessa, RAG:n avulla LLM:t voivat hyödyntää erikoisosaamista tarkempien vastausten saamiseksi käyttämällä todellista tietoa kysymyksiin vastauksena sen sijaan, että luottaisivat vain ulkoa muistettuihin faktoihin.

Alkuperäinen RAG-malli, valmistaja Meta (Image Source)

Tämä innovatiivinen tekniikka poikkeaa tietolähtöisestä lähestymistavasta, joka sisältää tietopohjaisia ​​komponentteja, mikä parantaa kielimallien tarkkuutta, tarkkuutta ja kontekstuaalista ymmärtämistä.

Lisäksi RAG toimii kolmessa vaiheessa, mikä parantaa kielimallien ominaisuuksia.

RAG:n ydinkomponentit (Image Source)

• Haku: Hakumallit etsivät käyttäjän kehotteeseen liittyvää tietoa parantaakseen kielimallin vastausta. Tämä edellyttää, että käyttäjän syötteet yhdistetään asiaankuuluviin asiakirjoihin, jotta varmistetaan pääsy tarkkoihin ja ajantasaisiin tietoihin. Tekniikat kuten Tiheän käytävän haku (DPR) ja kosinin samankaltaisuus edistää tehokasta hakua RAG:ssa ja tarkentaa löydöksiä edelleen kaventamalla sitä. 
• Lisäosa: Haun jälkeen RAG-malli integroi käyttäjän kyselyn asiaankuuluviin haettuihin tietoihin käyttämällä nopeita suunnittelutekniikoita, kuten avainlauseiden purkamista jne. Tämä vaihe viestii tiedot ja kontekstin tehokkaasti OTK, joka varmistaa kattavan ymmärryksen tarkan tulostuksen luomisesta.
• Sukupolvi: Tässä vaiheessa lisätty informaatio dekoodataan käyttämällä sopivaa mallia, kuten sekvenssistä sekvenssiin, lopullisen vasteen tuottamiseksi. Sukupolvivaihe takaa, että mallin tulos on johdonmukainen, tarkka ja räätälöity käyttäjän kehotteen mukaan.

Mitkä ovat RAG:n edut?

RAG vastaa kriittisiin haasteisiin NLP:ssä, kuten epätarkkuuksien vähentäminen, staattisten tietojoukkojen riippuvuuden vähentäminen ja kontekstuaalisen ymmärryksen parantaminen hienostuneemman ja tarkemman kielen luomiseksi.

RAG:n innovatiivinen viitekehys parantaa luodun sisällön tarkkuutta ja luotettavuutta, mikä parantaa tekoälyjärjestelmien tehokkuutta ja mukautumiskykyä.

1. Vähentyneet LLM-hallusinaatiot

Integroimalla ulkoisia tietolähteitä aikana nopea sukupolven aikana RAG varmistaa, että vastaukset perustuvat tiukasti tarkkoihin ja asiayhteyteen liittyviin tietoihin. Vastauksissa voi myös olla viittauksia tai viittauksia, jotka antavat käyttäjille mahdollisuuden tarkistaa tiedot itsenäisesti. Tämä lähestymistapa parantaa merkittävästi tekoälyn luoman sisällön luotettavuutta ja vähentää hallusinaatioita.

2. Ajantasaiset ja tarkat vastaukset 

RAG vähentää harjoitustietojen tai virheellisen sisällön aikarajaa hakemalla jatkuvasti reaaliaikaista tietoa. Kehittäjät voivat integroida saumattomasti uusimmat tutkimukset, tilastot tai uutiset suoraan generatiivisiin malleihin. Lisäksi se yhdistää LLM:t eläviin sosiaalisen median syötteisiin, uutissivustoihin ja dynaamisiin tietolähteisiin. Tämä ominaisuus tekee RAG:sta korvaamattoman työkalun sovelluksille, jotka vaativat reaaliaikaista ja tarkkaa tietoa.

3. Kustannustehokkuus 

Chatbotin kehittämiseen liittyy usein perusmallien hyödyntäminen, jotka ovat API-saatavia LLM:itä, joilla on laaja koulutus. Näiden FM-laitteiden uudelleenkoulutus verkkotunnuskohtaista dataa varten aiheuttaa kuitenkin suuria laskennallisia ja taloudellisia kustannuksia. RAG optimoi resurssien käytön ja hakee tiedot valikoivasti tarpeen mukaan, mikä vähentää tarpeettomia laskelmia ja parantaa yleistä tehokkuutta. Tämä parantaa RAG:n toteuttamisen taloudellista kannattavuutta ja edistää tekoälyjärjestelmien kestävyyttä.

4. Syntetisoitu tieto

RAG luo kattavia ja relevantteja vastauksia yhdistämällä haetun tiedon saumattomasti luoviin ominaisuuksiin. Tämä erilaisten tietolähteiden synteesi syventää mallin ymmärrystä ja tarjoaa tarkempia tuloksia.

5. Koulutuksen helppous 

RAG:n käyttäjäystävällinen luonne näkyy koulutuksen helppoudessa. Kehittäjät voivat hienosäätää mallia vaivattomasti mukauttamalla sen tiettyihin toimialueisiin tai sovelluksiin. Tämä koulutuksen yksinkertaisuus helpottaa RAG:n saumatonta integrointia erilaisiin tekoälyjärjestelmiin, mikä tekee siitä monipuolisen ja helppokäyttöisen ratkaisun kielten ymmärtämisen ja luomisen edistämiseen.

RAG:n kyky ratkaista LLM:n hallusinaatiot ja tietojen tuoreusongelmat tekevät siitä ratkaisevan työkalun yrityksille, jotka haluavat parantaa tekoälyjärjestelmiensä tarkkuutta ja luotettavuutta.

RAG:n käyttötapaukset

RÄTTISopeutumiskyky tarjoaa muuntavia ratkaisuja, joilla on todellisia vaikutuksia tietomoottoreista parantaviin hakuominaisuuksiin. 

1. Knowledge Engine

RAG voi muuttaa perinteiset kielimallit kattaviksi tietomoottoreiksi ajantasaisen ja autenttisen sisällön luomiseksi. Se on erityisen arvokasta skenaarioissa, joissa tarvitaan viimeisintä tietoa, kuten koulutusympäristöissä, tutkimusympäristöissä tai tietointensiivisillä toimialoilla.

2. Haun lisäys

Integroimalla LLM:t hakukoneisiin, hakutulosten rikastaminen LLM:n luomilla vastauksilla parantaa vastausten tarkkuutta tiedollisiin kyselyihin. Tämä parantaa käyttökokemusta ja virtaviivaistaa työnkulkua, mikä helpottaa heidän tehtäviensä edellyttämien tietojen saamista. 

3. Tekstin yhteenveto

RAG voi luoda tiiviitä ja informatiivisia yhteenvetoja suurista tekstimääristä. Lisäksi RAG säästää käyttäjien aikaa ja vaivaa mahdollistamalla tarkan ja perusteellisen kehityksen tekstitiivistelmät hankkimalla asiaankuuluvia tietoja kolmansien osapuolien lähteistä. 

4. Kysymys- ja vastauschatbotit

LLM:ien integrointi chatboteihin muuttaa seurantaprosesseja mahdollistamalla tarkkojen tietojen automaattisen poimimisen yrityksen asiakirjoista ja tietokannoista. Tämä parantaa chatbottien tehokkuutta asiakkaiden kyselyjen tarkassa ja nopeassa ratkaisemisessa. 

Tulevaisuuden näkymät ja innovaatiot RAG:ssa

Koska RAG keskittyy yhä enemmän henkilökohtaisiin vastauksiin, reaaliaikaiseen tiedon synteesiin ja riippuvuuden jatkuvasta uudelleenkoulutuksesta vähenee, se lupaa vallankumouksellisia kielimalleja, jotka helpottavat dynaamisia ja kontekstuaalisesti tietoisia tekoälyvuorovaikutuksia.

RAG:n kypsyessä sen saumaton integrointi erilaisiin sovelluksiin korkeammalla tarkkuudella tarjoaa käyttäjille hienostuneen ja luotettavan vuorovaikutuskokemuksen.

Vierailla Unite.ai saadaksesi paremman käsityksen tekoälyinnovaatioista ja teknologiaa.