Mi az a Retrieval Augmented Generation?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hozzájárultak a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) tartományának fejlődéséhez, de a kontextuális megértésben továbbra is fennáll a hiányosság. Az LLM-ek néha termelhetnek pontatlan vagy megbízhatatlan válaszok, a jelenség úgynevezett „hallucinációk.” 

Például a ChatGPT-vel a hallucinációk előfordulása körülbelül kb 15%-ról 20% az esetek körülbelül 80%-ában.

A Retrieval Augmented Generation (RAG) egy hatékony mesterséges intelligencia (AI) keretrendszer, amelyet arra terveztek, hogy az LLM kimenetének optimalizálásával orvosolja a kontextusbeli hiányosságokat. A RAG visszakeresések révén hasznosítja a hatalmas külső tudást, javítva az LLM-ek azon képességét, hogy precíz, pontos és kontextusban gazdag válaszokat generáljanak.  

Fedezzük fel a RAG jelentőségét az AI-rendszereken belül, feltárva a benne rejlő lehetőségeket a nyelvértés és -generálás forradalmasítására.

Mi az a Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Hibrid keretként RONGY egyesíti a generatív és a visszakereső modellek erősségeit. Ez a kombináció harmadik felek tudásforrásait használja fel, hogy támogassa a belső reprezentációkat, és pontosabb és megbízhatóbb válaszokat generáljon. 

A RAG architektúrája jellegzetes, a szekvencia-szekvencia (seq2seq) modelleket sűrű átmenet-visszakeresési (DPR) komponensekkel keveri. Ez a fúzió felhatalmazza a modellt arra, hogy pontos információkon alapuló, kontextuálisan releváns válaszokat generáljon. 

A RAG az átláthatóságot egy robusztus tény-ellenőrzési és érvényesítési mechanizmussal biztosítja a megbízhatóság és a pontosság biztosítása érdekében. 

Hogyan működik a kiterjesztett generálás visszakeresése? 

2020-ban a Meta bemutatta a RAG keret hogy kiterjesszék az LLM-eket a képzési adataikon túl. A nyílt könyves vizsgához hasonlóan a RAG lehetővé teszi az LLM-ek számára, hogy speciális ismereteket hasznosítsanak a pontosabb válaszok érdekében azáltal, hogy valós információkhoz férnek hozzá a kérdésekre adott válaszként, ahelyett, hogy pusztán megjegyzett tényekre hagyatkoznának.

Eredeti RAG modell, a Meta (Képforrás)

Ez az innovatív technika eltér az adatvezérelt megközelítéstől, amely tudásvezérelt komponenseket foglal magában, javítva a nyelvi modellek pontosságát, precizitását és a kontextus megértését.

Ezenkívül a RAG három lépésben működik, javítva a nyelvi modellek képességeit.

A RAG fő összetevői (Képforrás)

• Letöltés: A visszakereső modellek a felhasználó kéréséhez kapcsolódó információkat találnak, hogy javítsák a nyelvi modell válaszát. Ez magában foglalja a felhasználó által megadott adatok és a releváns dokumentumok egyeztetését, biztosítva a pontos és aktuális információkhoz való hozzáférést. Olyan technikák, mint Sűrű átjáró visszakeresése (DPR) és koszinusz hasonlóság hozzájárul a hatékony visszakereséshez a RAG-ban, és tovább finomítja a megállapításokat a szűkítéssel. 
• Kiegészítés: A visszakeresést követően a RAG-modell integrálja a felhasználói lekérdezést a releváns visszakeresett adatokkal, olyan gyors mérnöki technikákat alkalmazva, mint a kulcskifejezések kinyerése stb. Ez a lépés hatékonyan kommunikálja az információkat és a kontextust a LLM, amely átfogó megértést biztosít a pontos kimenet létrehozásához.
• Generáció: Ebben a fázisban a kibővített információ dekódolásra kerül egy megfelelő modell, például egy szekvencia-szekvencia segítségével a végső válasz létrehozása érdekében. A generálási lépés garantálja, hogy a modell kimenete koherens, pontos és a felhasználó kérésének megfelelően személyre szabott.

Mik a RAG előnyei?

A RAG megbirkózik az NLP kritikus kihívásaival, mint például a pontatlanságok csökkentése, a statikus adatkészletekre való támaszkodás csökkentése, valamint a kontextus megértésének javítása a kifinomultabb és pontosabb nyelvgenerálás érdekében.

A RAG innovatív keretrendszere növeli a generált tartalom pontosságát és megbízhatóságát, javítva az AI-rendszerek hatékonyságát és alkalmazkodóképességét.

1. Csökkentett LLM hallucinációk

során külső tudásforrások integrálásával azonnali A RAG biztosítja, hogy a válaszok szilárdan pontos és kontextus szempontjából releváns információkon alapuljanak. A válaszok hivatkozásokat vagy hivatkozásokat is tartalmazhatnak, lehetővé téve a felhasználók számára az információk független ellenőrzését. Ez a megközelítés jelentősen növeli az AI által generált tartalom megbízhatóságát és csökkenti a hallucinációkat.

2. Naprakész és pontos válaszok 

A RAG csökkenti a betanítási adatok vagy a hibás tartalom időkorlátját a valós idejű információk folyamatos lekérésével. A fejlesztők zökkenőmentesen integrálhatják a legújabb kutatásokat, statisztikákat vagy híreket közvetlenül a generatív modellekbe. Ezenkívül összekapcsolja az LLM-eket élő közösségi média hírfolyamokkal, híroldalakkal és dinamikus információforrásokkal. Ez a funkció a RAG-ot felbecsülhetetlen értékű eszközzé teszi a valós idejű és pontos információkat igénylő alkalmazások számára.

3. Költséghatékonyság 

A chatbot fejlesztése gyakran magában foglalja az alapmodellek alkalmazását, amelyek API-hoz elérhető LLM-ek széles körű képzéssel. Az FM-ek tartományspecifikus adatokra való átképzése azonban magas számítási és pénzügyi költségekkel jár. A RAG optimalizálja az erőforrás-felhasználást, és szükség szerint szelektíven lekéri az információkat, csökkentve a szükségtelen számításokat és javítva az általános hatékonyságot. Ez javítja a RAG megvalósításának gazdasági életképességét, és hozzájárul az AI-rendszerek fenntarthatóságához.

4. Szintetizált információ

A RAG átfogó és releváns válaszokat hoz létre azáltal, hogy zökkenőmentesen ötvözi a visszakeresett tudást a generatív képességekkel. A különféle információforrások szintézise növeli a modell megértésének mélységét, és pontosabb eredményeket kínál.

5. A képzés egyszerűsége 

A RAG felhasználóbarát jellege a könnyű képzésben nyilvánul meg. A fejlesztők könnyedén finomhangolhatják a modellt, specifikus tartományokhoz vagy alkalmazásokhoz igazítva. A képzés ezen egyszerűsége megkönnyíti a RAG zökkenőmentes integrálását a különféle mesterséges intelligencia-rendszerekbe, így sokoldalú és hozzáférhető megoldássá teszi a nyelvi megértés és nyelvgenerálás előmozdítására.

A RAG megoldási képessége LLM hallucinációk Az adatok frissességi problémái pedig kulcsfontosságú eszközzé teszik az AI-rendszereik pontosságának és megbízhatóságának növelésére törekvő vállalkozások számára.

A RAG használati esetei

RONGYAz alkalmazkodóképessége átalakító, valós hatású megoldásokat kínál, a tudásmotoroktól a keresési képességek bővítéséig. 

1. Tudásmotor

A RAG a hagyományos nyelvi modelleket átfogó tudásmotorokká alakíthatja át a naprakész és hiteles tartalomkészítés érdekében. Különösen értékes olyan esetekben, amikor a legfrissebb információkra van szükség, például oktatási platformokon, kutatási környezetekben vagy információintenzív iparágakban.

2. Keresés kiterjesztése

Az LLM-ek keresőmotorokkal való integrálásával a keresési eredmények gazdagítása LLM által generált válaszokkal javítja az információs lekérdezésekre adott válaszok pontosságát. Ez javítja a felhasználói élményt és egyszerűsíti a munkafolyamatokat, megkönnyítve a feladataikhoz szükséges információk elérését. 

3. Szövegösszegzés

A RAG tömör és informatív összefoglalásokat tud készíteni nagy mennyiségű szövegről. Ezenkívül a RAG időt és erőfeszítést takarít meg a felhasználóknak azáltal, hogy lehetővé teszi a precíz és alapos fejlesztést szöveges összefoglalók harmadik féltől származó releváns adatok beszerzésével. 

4. Kérdések és válaszok Chatbotok

Az LLM-ek chatbotokba való integrálása átalakítja a nyomon követési folyamatokat azáltal, hogy lehetővé teszi a pontos információk automatikus kinyerését a vállalati dokumentumokból és tudásbázisokból. Ez növeli a chatbotok hatékonyságát az ügyfelek kérdéseinek pontos és gyors megoldásában. 

Jövőbeli kilátások és innovációk a RAG-ban

A személyre szabott válaszokra, a valós idejű információszintézisre és az állandó átképzéstől való csökkent függőségre összpontosítva a RAG forradalmi fejlesztéseket ígér a nyelvi modellek terén a dinamikus és kontextustudatos AI interakciók elősegítése érdekében.

Ahogy a RAG fejlődik, a különféle alkalmazásokba való zökkenőmentes, fokozott pontosságú integrációja kifinomult és megbízható interakciós élményt kínál a felhasználóknak.

Látogat Unite.ai hogy jobb betekintést nyerjen az AI innovációkba és technológia.