ღრმა ჩაძირვა LLM-ში მოძიება-გაძლიერებული თაობისკენ

წარმოიდგინეთ, რომ ანალიტიკოსი ხართ და გაქვთ წვდომა დიდი ენის მოდელზე. თქვენ აღფრთოვანებული ხართ იმ პერსპექტივებით, რაც მას მოაქვს თქვენს სამუშაო პროცესზე. მაგრამ შემდეგ, თქვენ ჰკითხავთ მას აქციების უახლესი ფასების ან ინფლაციის მიმდინარე მაჩვენებლის შესახებ და ის მოგცემთ:

„ბოდიშს ვიხდი, მაგრამ რეალურ დროში ან შეწყვეტის შემდგომ მონაცემებს ვერ მოგაწოდებთ. ჩემი ბოლო ტრენინგის მონაცემები მხოლოდ 2022 წლის იანვრამდე მიდის.”

დიდი ენის მოდელს, მთელი მათი ენობრივი ძალის მიუხედავად, არ აქვს უნარი გაითავისოს "არის'. და სწრაფ სამყაროში, "არის' არის ყველაფერი.

კვლევამ აჩვენა, რომ დიდი წინასწარ მომზადებული ენის მოდელები (LLMs) ასევე ფაქტობრივი ცოდნის საცავია.

ისინი იმდენ მონაცემებზე გაიარეს ტრენინგი, რომ მათ ბევრი ფაქტი და ფიგურა აითვისეს. დაზუსტების შემთხვევაში, მათ შეუძლიათ მიაღწიონ შესანიშნავ შედეგებს სხვადასხვა NLP ამოცანებზე.

მაგრამ აქ არის დაჭერა: ამ შენახული ცოდნის წვდომისა და მანიპულირების მათი უნარი, ზოგჯერ არ არის სრულყოფილი. განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ამოცანა ცოდნის ინტენსიურია, ეს მოდელები შეიძლება ჩამორჩეს უფრო სპეციალიზებულ არქიტექტურებს. ეს იგივეა, რომ გქონდეს ბიბლიოთეკა მსოფლიოში ყველა წიგნით, მაგრამ არა კატალოგი, რომ იპოვოთ ის, რაც გჭირდებათ.

OpenAI-ის ChatGPT იღებს ბრაუზერის განახლებას

OpenAI-ის ბოლო განცხადება ChatGPT-ის დათვალიერების შესაძლებლობის შესახებ მნიშვნელოვანი ნახტომია Retrieval-Augmented Generation (RAG) მიმართულებით. იმის გამო, რომ ChatGPT-ს ახლა შეუძლია ინტერნეტის მოძიება მიმდინარე და ავტორიტეტული ინფორმაციის მისაღებად, ის ასახავს RAG მიდგომას გარე წყაროებიდან მონაცემების დინამიურად ამოღების მიზნით გამდიდრებული პასუხების უზრუნველსაყოფად.

ახლა ChatGPT-ს შეუძლია დაათვალიეროს ინტერნეტი, რათა მოგაწოდოთ აქტუალური და ავტორიტეტული ინფორმაცია წყაროების პირდაპირი ბმულებით. ის აღარ შემოიფარგლება 2021 წლის სექტემბრამდე მონაცემებით. pic.twitter.com/pyj8a9HWkB

- OpenAI (@OpenAI) სექტემბერი 27, 2023

ამჟამად ხელმისაწვდომია Plus და Enterprise მომხმარებლებისთვის, OpenAI გეგმავს ამ ფუნქციის მალე გავრცელებას ყველა მომხმარებლისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ ამის გააქტიურება GPT-4 პარამეტრის ქვეშ „Browse with Bing“-ის არჩევით.

 სწრაფი ინჟინერია ეფექტურია, მაგრამ არასაკმარისი

მოთხოვნა ემსახურება როგორც კარიბჭე LLM-ის ცოდნისკენ. ისინი ხელმძღვანელობენ მოდელს, აწვდიან მიმართულებას პასუხისთვის. თუმცა, ეფექტური მოწოდების შექმნა არ არის სრულფასოვანი გამოსავალი, რომ მიიღოთ ის, რაც გსურთ LLM-ისგან. და მაინც, მოდით გავიაროთ რამდენიმე კარგი პრაქტიკა, რომელიც უნდა გავითვალისწინოთ მოთხოვნის წერისას:

1. Clarity: კარგად განსაზღვრული მოთხოვნა გამორიცხავს გაურკვევლობას. ეს უნდა იყოს მარტივი, რათა მოდელმა გაიგოს მომხმარებლის განზრახვა. ეს სიცხადე ხშირად ითარგმნება უფრო თანმიმდევრულ და შესაბამის პასუხებზე.
2. კონტექსტი: განსაკუთრებით ვრცელი შეყვანისთვის, ინსტრუქციის განთავსებამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს გამოსავალზე. მაგალითად, ინსტრუქციის ხანგრძლივი მოწოდების ბოლომდე გადატანა ხშირად უკეთეს შედეგს იძლევა.
3. სიზუსტე ინსტრუქციაში: კითხვის ძალა, რომელიც ხშირად გადმოცემულია „ვინ, რა, სად, როდის, რატომ, როგორ“ ჩარჩოს მეშვეობით, შეუძლია მოდელს მიმართოს უფრო ფოკუსირებული პასუხისკენ. გარდა ამისა, სასურველი გამომავალი ფორმატის ან ზომის დაზუსტებამ შეიძლება კიდევ უფრო დახვეწოს მოდელის გამომავალი.
4. გაურკვევლობის მართვა: აუცილებელია მოდელს უხელმძღვანელოთ, თუ როგორ უნდა უპასუხოს, როდესაც ის არ არის დარწმუნებული. მაგალითად, მოდელის მითითება, რომ უპასუხოს „არ ვიცი“, როდესაც გაურკვეველია, შეიძლება ხელი შეუშალოს მის წარმოქმნას არაზუსტი ან „ჰალუცინირებული“ პასუხობს.
5. ნაბიჯ-ნაბიჯ აზროვნება: რთული ინსტრუქციებისთვის, მოდელის მითითება სისტემატურად აზროვნებაზე ან ამოცანის ქვეამოცნებებად დაყოფა შეიძლება გამოიწვიოს უფრო ყოვლისმომცველი და ზუსტი შედეგები.

მოთხოვნის მნიშვნელობასთან დაკავშირებით ChatGPT-ის ხელმძღვანელობისას, ყოვლისმომცველი სტატია შეგიძლიათ იხილოთ სტატიაში: გაერთიანდეთ.აი.

გამოწვევები გენერაციულ AI მოდელებში

სწრაფი ინჟინერია გულისხმობს თქვენი მოდელისთვის მიცემული დირექტივების დახვეწას მისი შესრულების გასაუმჯობესებლად. ეს არის ძალიან ეფექტური გზა თქვენი Generative AI აპლიკაციის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, რომელიც მოითხოვს მხოლოდ მცირე კოდის კორექტირებას. მიუხედავად იმისა, რომ სწრაფ ინჟინერიას შეუძლია მნიშვნელოვნად გაზარდოს შედეგები, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) თანდაყოლილი შეზღუდვები. ორი ძირითადი გამოწვევაა ჰალუცინაციები მდე ცოდნის შეწყვეტა.

• ჰალუცინაციები: ეს ეხება შემთხვევებს, როდესაც მოდელი დამაჯერებლად აბრუნებს არასწორ ან შეთითხნილ პასუხს. მიუხედავად იმისა, რომ მოწინავე LLM-ს აქვს ჩაშენებული მექანიზმები, რომ ამოიცნოს და თავიდან აიცილოს ასეთი შედეგები.

• ცოდნის შეწყვეტა: ყველა LLM მოდელს აქვს ტრენინგის დასრულების თარიღი, პოსტი, რომელიც მან არ იცის მოვლენებისა და მოვლენების შესახებ. ეს შეზღუდვა ნიშნავს, რომ მოდელის ცოდნა გაყინულია მისი ბოლო ტრენინგის თარიღის მომენტში. მაგალითად, 2022 წლამდე მომზადებული მოდელი არ იცოდა 2023 წლის მოვლენები.

მოძიება-გაძლიერებული თაობა (RAG) გთავაზობთ ამ გამოწვევების გადაწყვეტას. ის აძლევს მოდელებს წვდომის საშუალებას გარე ინფორმაციაზე, რაც ამცირებს ჰალუცინაციების საკითხებს საკუთრების ან დომენის სპეციფიკურ მონაცემებზე წვდომის უზრუნველყოფით. ცოდნის შეწყვეტის მიზნით, RAG-ს შეუძლია წვდომა მიმდინარე ინფორმაციაზე მოდელის ტრენინგის თარიღის მიღმა, რაც უზრუნველყოფს გამომავალი განახლებულ ინფორმაციას.

ის ასევე საშუალებას აძლევს LLM-ს, რეალურ დროში გამოიტანოს მონაცემები სხვადასხვა გარე წყაროებიდან. ეს შეიძლება იყოს ცოდნის ბაზები, მონაცემთა ბაზები ან თუნდაც ინტერნეტის უზარმაზარი სივრცე.

გაცნობა-გადიდებული თაობის შესავალი

მოძიება-გაძლიერებული თაობა (RAG) არის ჩარჩო და არა კონკრეტული ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს დიდ ენობრივ მოდელებს გამოიყენონ ის მონაცემები, რომლებზეც ტრენინგი არ ყოფილან. RAG-ის დანერგვის მრავალი გზა არსებობს და საუკეთესო მორგება დამოკიდებულია თქვენს კონკრეტულ ამოცანაზე და თქვენი მონაცემების ბუნებაზე.

RAG ჩარჩო მუშაობს სტრუქტურირებულად:

სწრაფი შეყვანა

პროცესი იწყება მომხმარებლის შეყვანით ან მოთხოვნით. ეს შეიძლება იყოს შეკითხვა ან განცხადება, რომელიც ეძებს კონკრეტულ ინფორმაციას.

მოძიება გარე წყაროებიდან

იმის ნაცვლად, რომ უშუალოდ გამოიმუშავოს პასუხი მის ტრენინგზე დაფუძნებული, მოდელი, რეტრივერის კომპონენტის დახმარებით, ეძებს მონაცემთა გარე წყაროებს. ეს წყაროები შეიძლება მერყეობდეს ცოდნის ბაზებიდან, მონაცემთა ბაზებიდან და დოკუმენტების მაღაზიებიდან ინტერნეტით ხელმისაწვდომ მონაცემებამდე.

მოძიების გაგება

თავისი არსით, მოძიება ასახავს საძიებო ოპერაციას. ეს არის მომხმარებლის შეყვანის საპასუხოდ ყველაზე მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მოპოვება. ეს პროცესი შეიძლება დაიყოს ორ ეტაპად:

1. Indexing: სავარაუდოდ, RAG მოგზაურობის ყველაზე რთული ნაწილი თქვენი ცოდნის ბაზის ინდექსირებაა. ინდექსირების პროცესი შეიძლება დაიყოს ორ ეტაპად: ჩატვირთვა და გაყოფა. ინსტრუმენტებში, როგორიცაა LangChain, ამ პროცესებს უწოდებენ "მტვირთავები"და"გამყოფები“. მტვირთავები იღებენ შინაარსს სხვადასხვა წყაროდან, იქნება ეს ვებ გვერდები თუ PDF ფაილები. ჩამოტანის შემდეგ, ანაწილებს ამ შიგთავსს ნაკბენის ზომის ნაწილებად, ოპტიმიზირებს მათ ჩაშენებასა და ძიებას.
2. კითხვა: ეს არის ცოდნის ყველაზე რელევანტური ფრაგმენტების ამოღება საძიებო ტერმინის საფუძველზე.

მიუხედავად იმისა, რომ მოძიებასთან მიახლოების მრავალი გზა არსებობს, ტექსტის მარტივი დამთხვევიდან დაწყებული საძიებო სისტემების გამოყენებამდე, როგორიცაა Google, თანამედროვე მოძიება-გაძლიერებული თაობის (RAG) სისტემები ეყრდნობა სემანტიკურ ძიებას. სემანტიკური ძიების შუაგულში დევს ჩაშენების კონცეფცია.

ჩაშენებები ცენტრალურია იმისთვის, თუ როგორ ესმით ენა დიდ ენათა მოდელებს (LLM). როდესაც ადამიანები ცდილობენ გამოხატონ, თუ როგორ იღებენ მნიშვნელობას სიტყვებიდან, ახსნა ხშირად უბრუნდება თანდაყოლილ გაგებას. ჩვენი შემეცნებითი სტრუქტურების სიღრმეში ჩვენ ვაღიარებთ, რომ "ბავშვი" და "ბავშვი" სინონიმებია, ან რომ "წითელი" და "მწვანე" ორივე აღნიშნავს ფერებს.

მოწოდების გაზრდა

მოძიებული ინფორმაცია შემდეგ კომბინირებულია თავდაპირველ მოთხოვნასთან, რაც ქმნის გაფართოებულ ან გაფართოებულ მოთხოვნას. ეს გაძლიერებული მოთხოვნა აძლევს მოდელს დამატებით კონტექსტს, რაც განსაკუთრებით ღირებულია, თუ მონაცემები არის დომენის სპეციფიკური ან არ არის მოდელის ორიგინალური სასწავლო კორპუსის ნაწილი.

დასრულების გენერირება

გაძლიერებული მოთხოვნის ხელში, მოდელი წარმოქმნის დასრულებას ან პასუხს. ეს პასუხი არ არის დაფუძნებული მხოლოდ მოდელის ტრენინგზე, არამედ ინფორმირებულია რეალურ დროში მოძიებული მონაცემებით.

პირველი RAG LLM-ის არქიტექტურა

მეტას კვლევითი ნაშრომი გამოქვეყნდა 2020 წელს.მოძიება-გაძლიერებული თაობა ცოდნის ინტენსიური NLP ამოცანებისთვის” უზრუნველყოფს ამ ტექნიკის სიღრმისეულ შესწავლას. Retrieval-Augmented Generation მოდელი აძლიერებს ტრადიციულ გენერირების პროცესს გარე მოპოვების ან ძიების მექანიზმით. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს ამოიღოს შესაბამისი ინფორმაცია მონაცემთა დიდი კორპორებიდან, რაც აძლიერებს მის უნარს შექმნას კონტექსტური ზუსტი პასუხები.

აი, როგორ მუშაობს:

1. პარამეტრული მეხსიერება: ეს არის თქვენი ტრადიციული ენის მოდელი, როგორიცაა seq2seq მოდელი. ის გაწვრთნილი იყო უზარმაზარ მონაცემებზე და ბევრი რამ იცის.
2. არაპარამეტრული მეხსიერება: იფიქრეთ ამაზე, როგორც საძიებო სისტემაზე. ეს არის, ვთქვათ, ვიკიპედიის მკვრივი ვექტორული ინდექსი, რომლის წვდომა შესაძლებელია ნერვული რეტრივერის გამოყენებით.

კომბინაციისას ეს ორი ქმნის ზუსტ მოდელს. RAG მოდელი ჯერ იღებს შესაბამის ინფორმაციას მისი არაპარამეტრული მეხსიერებიდან და შემდეგ იყენებს თავის პარამეტრულ ცოდნას თანმიმდევრული პასუხის გასაცემად.

1. ორსაფეხურიანი პროცესი:

RAG LLM მუშაობს ორეტაპიანი პროცესით:

• მოძიება: მოდელი პირველად ეძებს შესაბამის დოკუმენტებს ან პასაჟებს დიდი მონაცემთა ნაკრებიდან. ეს კეთდება მკვრივი მოძიების მექანიზმის გამოყენებით, რომელიც იყენებს ჩაშენებებს, რათა წარმოაჩინოს როგორც მოთხოვნა, ასევე დოკუმენტები. შემდეგ ჩაშენებები გამოიყენება მსგავსების ქულების გამოსათვლელად, ხოლო ყველაზე მაღალი რანგის დოკუმენტების მოძიება ხდება.
• თაობა: top-k შესაბამისი დოკუმენტების ხელთ, ისინი შემდეგ გადაიგზავნება თანმიმდევრობით-მიმდევრობის გენერატორში თავდაპირველ მოთხოვნასთან ერთად. შემდეგ ეს გენერატორი აწარმოებს საბოლოო გამომავალს, ასახავს კონტექსტს როგორც მოთხოვნიდან, ასევე მოტანილი დოკუმენტებიდან.

2. მკვრივი მოძიება:

ძიების ტრადიციული სისტემები ხშირად ეყრდნობა იშვიათ წარმოდგენებს, როგორიცაა TF-IDF. თუმცა, RAG LLM იყენებს მკვრივ გამოსახულებებს, სადაც ორივე მოთხოვნა და დოკუმენტები ჩართულია უწყვეტ ვექტორულ სივრცეებში. ეს საშუალებას იძლევა უფრო ნიუანსური მსგავსების შედარება, სემანტიკური ურთიერთობების აღქმა უბრალო საკვანძო სიტყვების დამთხვევის მიღმა.

3. თანმიმდევრობა-მიმდევრობის გენერაცია:

მოძიებული დოკუმენტები მოქმედებს როგორც გაფართოებული კონტექსტი თაობის მოდელისთვის. ეს მოდელი, რომელიც ხშირად დაფუძნებულია ტრანსფორმერების მსგავს არქიტექტურებზე, შემდეგ წარმოქმნის საბოლოო გამოსავალს, რაც უზრუნველყოფს მის თანმიმდევრულობას და კონტექსტურ შესაბამისობას.

დოკუმენტის ძებნა

დოკუმენტის ინდექსირება და მოძიება

ინფორმაციის ეფექტური მოპოვებისთვის, განსაკუთრებით დიდი დოკუმენტებიდან, მონაცემები ხშირად ინახება ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში. თითოეული მონაცემი ან დოკუმენტი ინდექსირებულია ჩაშენებული ვექტორის საფუძველზე, რომელიც ასახავს შინაარსის სემანტიკურ არსს. ეფექტური ინდექსირება უზრუნველყოფს შესაბამისი ინფორმაციის სწრაფ მოძიებას შეყვანის მოთხოვნაზე დაყრდნობით.

ვექტორული მონაცემთა ბაზები

ვექტორული მონაცემთა ბაზები, რომლებსაც ზოგჯერ უწოდებენ ვექტორულ შენახვას, არის მორგებული მონაცემთა ბაზები, რომლებსაც შეუძლიათ ვექტორული მონაცემების შენახვა და მიღება. ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული მეცნიერების სფეროში, ვექტორები არსებითად არის რიცხვების სიები, რომლებიც სიმბოლურად ასახავს წერტილებს მრავალგანზომილებიან სივრცეში. ტრადიციული მონაცემთა ბაზებისგან განსხვავებით, რომლებიც უფრო მეტად შეესაბამება ცხრილის მონაცემებს, ვექტორული მონაცემთა ბაზები ბრწყინავს ისეთი მონაცემების მართვაში, რომლებიც ბუნებრივად ერგება ვექტორულ ფორმატს, როგორიცაა AI მოდელების ჩაშენებები.

ზოგიერთი ცნობილი ვექტორული მონაცემთა ბაზა მოიცავს Annoy, ფაისი მეტას მიერ, მილვუსიდა პინეკონი. ეს მონაცემთა ბაზები გადამწყვეტია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებში და ეხმარება ამოცანებს, დაწყებული სარეკომენდაციო სისტემებიდან სურათების ძიებამდე. პლატფორმები, როგორიცაა AWS, ასევე გთავაზობთ სერვისებს, რომლებიც მორგებულია ვექტორული მონაცემთა ბაზის საჭიროებებზე, როგორიცაა Amazon OpenSearch Service და Amazon RDS PostgreSQL-ისთვის. ეს სერვისები ოპტიმიზებულია კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებისთვის, რაც უზრუნველყოფს ეფექტურ ინდექსირებას და მოთხოვნას.

შეკუმშვა შესაბამისობისთვის

იმის გათვალისწინებით, რომ ბევრი დოკუმენტი შეიძლება იყოს ვრცელი, ხშირად გამოიყენება ტექნიკა, რომელიც ცნობილია როგორც "chunking". ეს გულისხმობს დიდი დოკუმენტების დაშლას პატარა, სემანტიკურად თანმიმდევრულ ნაწილებად. შემდეგ ეს ნაწილაკები ინდექსირებულია და საჭიროებისამებრ მოიპოვება, რაც უზრუნველყოფს დოკუმენტის ყველაზე რელევანტურ ნაწილებს სწრაფი გაზრდისთვის.

კონტექსტური ფანჯრის მოსაზრებები

ყოველი LLM მუშაობს კონტექსტური ფანჯრის ფარგლებში, რაც არსებითად არის ინფორმაციის მაქსიმალური რაოდენობა, რომელიც მას შეუძლია ერთდროულად განიხილოს. თუ მონაცემთა გარე წყაროები გვაწვდიან ინფორმაციას, რომელიც აღემატება ამ ფანჯარას, ის უნდა დაიყოს პატარა ნაწილებად, რომლებიც შეესაბამება მოდელის კონტექსტურ ფანჯარას.

მოძიება-გადიდებული თაობის გამოყენების უპირატესობები

1. გაძლიერებული სიზუსტე: მონაცემთა გარე წყაროების გამოყენებით, RAG LLM-ს შეუძლია შექმნას პასუხები, რომლებიც დაფუძნებულია არა მხოლოდ მის სასწავლო მონაცემებზე, არამედ ასევე ინფორმირებულია მოძიების კორპუსში არსებული ყველაზე რელევანტური და განახლებული ინფორმაციით.
2. ცოდნის ხარვეზების დაძლევა: RAG ეფექტურად აგვარებს LLM-ის ცოდნის თანდაყოლილ შეზღუდვებს, იქნება ეს მოდელის ტრენინგის შეწყვეტის გამო თუ მის სასწავლო კორპუსში დომენის სპეციფიკური მონაცემების არარსებობით.
3. versatility: RAG შეიძლება ინტეგრირებული იყოს მონაცემთა სხვადასხვა გარე წყაროსთან, დაწყებული საკუთრების მონაცემთა ბაზებიდან ორგანიზაციის შიგნით საჯაროდ ხელმისაწვდომ ინტერნეტ მონაცემებამდე. ეს ხდის მას ადაპტირებულს აპლიკაციებისა და ინდუსტრიების ფართო სპექტრისთვის.
4. ჰალუცინაციების შემცირებაLLM-ის ერთ-ერთი გამოწვევა არის „ჰალუცინაციების“ პოტენციალი ან ფაქტობრივად არასწორი ან შეთითხნილი ინფორმაციის წარმოქმნა. რეალურ დროში მონაცემთა კონტექსტის მიწოდებით, RAG-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს ასეთი შედეგების შანსები.
5. Scalability: RAG LLM-ის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა მისი მასშტაბირების უნარია. მოძიებისა და გენერირების პროცესების განცალკევებით, მოდელს შეუძლია ეფექტურად გაუმკლავდეს მონაცემთა დიდ ნაკრებებს, რაც მას შესაფერისს გახდის რეალურ სამყაროში აპლიკაციებისთვის, სადაც მონაცემები უხვადაა.

გამოწვევები და მოსაზრებები

• გამოთვლითი ზედნადები: ორეტაპიანი პროცესი შეიძლება იყოს გამოთვლითი ინტენსიური, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე გვაქვს მონაცემთა დიდ ნაკრებებთან.
• მონაცემთა დამოკიდებულება: მოძიებული დოკუმენტების ხარისხი პირდაპირ გავლენას ახდენს გენერირების ხარისხზე. აქედან გამომდინარე, ყოვლისმომცველი და კარგად კურირებული მოძიების კორპუსის ქონა გადამწყვეტია.

დასკვნა

მოძიებისა და გენერირების პროცესების ინტეგრაციით, Retrieval-Augmented Generation გთავაზობთ მძლავრ გადაწყვეტას ცოდნის ინტენსიური ამოცანების შესასრულებლად, რაც უზრუნველყოფს შედეგების ინფორმირებას და კონტექსტურ შესაბამისობას.

RAG-ის რეალური დაპირება მდგომარეობს მის პოტენციურ რეალურ აპლიკაციებში. ისეთი სექტორებისთვის, როგორიცაა ჯანდაცვა, სადაც დროული და ზუსტი ინფორმაცია შეიძლება იყოს გადამწყვეტი, RAG გთავაზობთ შესაძლებლობას ამოიღონ და გამოიმუშაონ ინფორმაცია უზარმაზარი სამედიცინო ლიტერატურიდან შეუფერხებლად. ფინანსების სფეროში, სადაც ბაზრები ყოველ წუთს ვითარდება, RAG-ს შეუძლია რეალურ დროში მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული ხედვა, რაც ხელს შეუწყობს ინფორმირებული გადაწყვეტილების მიღებას. გარდა ამისა, აკადემიასა და კვლევაში, მეცნიერებს შეუძლიათ გამოიყენონ RAG ინფორმაციის უზარმაზარი საცავების სკანირებისთვის, რაც ლიტერატურის მიმოხილვასა და მონაცემთა ანალიზს უფრო ეფექტურს გახდის.