Umjetna inteligencija
Post-RAG evolucija: AI-jevo putovanje od pronalaženja informacija do rasuđivanja u stvarnom vremenu

Godinama su se tražilice i baze podataka oslanjale na bitno podudaranje ključnih riječi, što je često dovodilo do fragmentiranih rezultata bez konteksta. Uvođenje generativne AI i pojava Generacija proširenog dohvaćanja (RAG) transformirali su tradicionalno pronalaženje informacija, omogućujući umjetnoj inteligenciji izvlačenje relevantnih podataka iz ogromnih izvora i generiranje strukturiranih, koherentnih odgovora. Ovaj je razvoj poboljšao točnost, smanjio dezinformacije i učinio pretragu pokretanu umjetnom inteligencijom interaktivnijom.
Međutim, dok se RAG ističe u dohvaćanju i generiranju teksta, ostaje ograničen na dohvaćanje na razini površine. Ne može otkriti novo znanje niti objasniti svoj proces zaključivanja. Istraživači rješavaju te nedostatke oblikujući RAG u stroj za razmišljanje u stvarnom vremenu sposoban za razmišljanje, rješavanje problema i donošenje odluka transparentnom, objašnjivom logikom. Ovaj članak istražuje najnovija dostignuća u RAG-u, ističući napredak koji vodi RAG prema dubljem razmišljanju, otkrivanju znanja u stvarnom vremenu i inteligentnom donošenju odluka.
Od pronalaženja informacija do inteligentnog rasuđivanja
Strukturirano razmišljanje ključni je napredak koji je doveo do evolucije RAG-a. Lanac razmišljanja (CoT) je poboljšao velike jezične modele (LLM) omogućujući im povezivanje ideja, rastavljanje složenih problema i pročišćavanje odgovora korak po korak. Ova metoda pomaže umjetnoj inteligenciji da bolje razumije kontekst, riješi dvosmislenosti i prilagodi se novim izazovima.
Razvoj agentska umjetna inteligencija je dodatno proširio te mogućnosti, dopuštajući AI planiranje i izvršavanje zadataka i poboljšanje svog razmišljanja. Ovi sustavi mogu analizirati podatke, upravljati složenim podatkovnim okruženjima i donositi informirane odluke.
Istraživači integriraju CoT i agentsku umjetnu inteligenciju s RAG-om kako bi prešli dalje od pasivnog dohvaćanja, omogućujući mu dublje zaključivanje, otkrivanje znanja u stvarnom vremenu i strukturirano donošenje odluka. Ova promjena dovela je do inovacija kao što su Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) i Agentic RAR, čineći AI vještijom u analizi i primjeni znanja u stvarnom vremenu.
Genesis: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG je prvenstveno bio razvijen kako bi se pozabavili ključnim ograničenjem velikih jezičnih modela (LLM) – njihovim oslanjanjem na statičke podatke o obuci. Bez pristupa informacijama u stvarnom vremenu ili informacijama specifičnim za domenu, LLM mogu generirati netočne ili zastarjele odgovore, što je fenomen poznat kao halucinacija. RAG poboljšava LLM integracijom mogućnosti pronalaženja informacija, dopuštajući im pristup vanjskim izvorima podataka i izvorima podataka u stvarnom vremenu. To osigurava da su odgovori točniji, utemeljeni na vjerodostojnim izvorima i kontekstualno relevantni.
Temeljna funkcionalnost RAG-a slijedi strukturirani proces: prvo se podaci pretvaraju u ugrađivanje – numeričke prikaze u vektorskom prostoru – i pohranjuju u vektorsku bazu podataka za učinkovito dohvaćanje. Kada korisnik podnese upit, sustav dohvaća relevantne dokumente uspoređujući ugradnju upita s pohranjenom ugradnjom. Dohvaćeni podaci zatim se integriraju u originalni upit, obogaćujući LLM kontekst prije generiranja odgovora. Ovaj pristup omogućuje aplikacijama kao što su chatbotovi pristup podacima tvrtke ili AI sustavima koji pružaju informacije iz provjerenih izvora.
Iako je RAG poboljšao pronalaženje informacija pružajući precizne odgovore umjesto samo popisa dokumenata, još uvijek ima ograničenja. Nedostaje mu logično razmišljanje, jasna objašnjenja i autonomija, bitna za stvaranje pravih alata za otkrivanje znanja od AI sustava. Trenutno RAG ne razumije doista podatke koje dohvaća - on ih samo organizira i predstavlja na strukturiran način.
Retrieval-Augmented Thoughts (RAT)
Istraživači su uveli Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) kako bi poboljšao RAG s mogućnostima zaključivanja. Za razliku od tradicionalnog RAG-a, koji dohvaća informacije jednom prije generiranja odgovora, RAT dohvaća podatke u više faza tijekom procesa razmišljanja. Ovaj pristup oponaša ljudsko razmišljanje kontinuiranim prikupljanjem i ponovnim procjenjivanjem informacija kako bi se poboljšali zaključci.
RAT slijedi strukturirani proces dohvaćanja u više koraka, dopuštajući umjetnoj inteligenciji da iterativno poboljša svoje odgovore. Umjesto da se oslanja na jednokratno dohvaćanje podataka, korak po korak usavršava svoje razmišljanje, što dovodi do točnijih i logičnijih rezultata. Proces dohvaćanja u više koraka također omogućuje modelu da ocrta svoj proces razmišljanja, čineći RAT objašnjivijim i pouzdanijim sustavom dohvaćanja. Osim toga, dinamičke injekcije znanja osiguravaju da je dohvaćanje prilagodljivo, uključujući nove informacije prema potrebi na temelju evolucije razmišljanja.
Rezoniranje proširenog dohvaćanja (RAR)
Dok su Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) poboljšava pronalaženje informacija u više koraka, ne poboljšava logično zaključivanje. Kako bi to riješili, istraživači su razvili Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) – okvir koji integrira tehnike simboličkog zaključivanja, grafikone znanja i sustave temeljene na pravilima kako bi se osiguralo da umjetna inteligencija obrađuje informacije putem strukturiranih logičkih koraka, a ne čisto statističkim predviđanjima.
Tijek rada RAR-a uključuje dohvaćanje strukturiranog znanja iz izvora specifičnih za domenu, a ne iz činjeničnih isječaka. Stroj za simbolično rasuđivanje zatim primjenjuje pravila logičkog zaključivanja za obradu tih informacija. Umjesto pasivnog prikupljanja podataka, sustav iterativno usavršava svoje upite na temelju srednjih rezultata razmišljanja, poboljšavajući točnost odgovora. Konačno, RAR pruža objašnjive odgovore detaljizirajući logične korake i reference koje su dovele do njegovih zaključaka.
Ovaj je pristup posebno vrijedan u industrijama kao što su pravo, financije i zdravstvo, gdje strukturirano zaključivanje omogućuje AI da točnije upravlja složenim odlukama. Primjenom logičkih okvira, umjetna inteligencija može pružiti dobro obrazložene, transparentne i pouzdane uvide, osiguravajući da se odluke temelje na jasnom obrazloženju koje se može pratiti, a ne na čisto statističkim predviđanjima.
Agentski RAR
Unatoč RAR-ovom napretku u zaključivanju, on još uvijek djeluje reaktivno, odgovarajući na upite bez aktivnog usavršavanja svog pristupa otkrivanju znanja. Agentic Retrieval-Augmented Reasoning (Agentic RAR) podiže umjetnu inteligenciju korak dalje ugrađujući mogućnosti autonomnog donošenja odluka. Umjesto pasivnog dohvaćanja podataka, ovi sustavi iterativno planiraju, izvršavaju i usavršavaju stjecanje znanja i rješavanje problema, čineći ih prilagodljivijima izazovima u stvarnom svijetu.
Agentic RAR integrira LLM-ove koji mogu obavljati složene zadatke razmišljanja, specijalizirane agente obučene za aplikacije specifične za domenu kao što su analiza podataka ili optimizacija pretraživanja i grafikone znanja koji se dinamički razvijaju na temelju novih informacija. Ovi elementi rade zajedno kako bi stvorili AI sustave koji se mogu uhvatiti u koštac sa zamršenim problemima, prilagoditi se novim uvidima i pružiti transparentne, objašnjive rezultate.
Buduće implikacije
Prijelaz s RAG-a na RAR i razvoj Agentic RAR sustava koraci su za pomicanje RAG-a izvan statičnog pronalaženja informacija, pretvarajući ga u dinamičan stroj za razmišljanje u stvarnom vremenu sposoban za sofisticirano zaključivanje i donošenje odluka.
Utjecaj ovih razvoja obuhvaća različita polja. U istraživanju i razvoju, umjetna inteligencija može pomoći u analizi složenih podataka, stvaranju hipoteza i znanstvenim otkrićima, ubrzavajući inovacije. U financijama, zdravstvu i pravu umjetna inteligencija može rješavati zamršene probleme, pružiti nijansirane uvide i podržati složene procese donošenja odluka. Pomoćnici umjetne inteligencije, pokretani sposobnostima dubokog razmišljanja, mogu ponuditi personalizirane i kontekstualno relevantne odgovore, prilagođavajući se potrebama korisnika koji se mijenjaju.
Bottom Line
Prijelaz s umjetne inteligencije temeljene na pronalaženju na sustave zaključivanja u stvarnom vremenu predstavlja značajnu evoluciju u otkrivanju znanja. Dok je RAG postavio temelje za bolju sintezu informacija, RAR i Agentic RAR guraju AI prema autonomnom razmišljanju i rješavanju problema. Kako ovi sustavi budu sazrijevali, umjetna inteligencija će se iz pukih informacijskih pomoćnika pretvoriti u strateške partnere u otkrivanju znanja, kritičkoj analizi i inteligenciji u stvarnom vremenu u više domena.