RAG-ийн дараах хувьсал: AI-ийн мэдээлэл олж авахаас бодит цаг хугацааны эргэцүүлэн бодох хүртэлх аялал

Олон жилийн турш хайлтын системүүд болон мэдээллийн сан нь чухал түлхүүр үгийн тохиролд тулгуурладаг байсан нь ихэвчлэн хуваагдмал, контекст дутмаг үр дүнд хүргэдэг. Генератив хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлж, бий болсон Татаж авах-Өргөтгөсөн үеийнх (RAG) уламжлалт мэдээллийн хайлтыг өөрчилсөн нь хиймэл оюун ухаанд асар их эх сурвалжаас холбогдох өгөгдлийг гаргаж авах, бүтэцтэй, уялдаатай хариултуудыг бий болгох боломжийг олгосон. Энэхүү хөгжүүлэлт нь нарийвчлалыг сайжруулж, ташаа мэдээллийг багасгаж, хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг хайлтыг илүү интерактив болгосон.
Гэсэн хэдий ч RAG нь текстийг олж авах, үүсгэх тал дээр маш сайн боловч гадаргуугийн түвшний хайлтаар хязгаарлагддаг. Энэ нь шинэ мэдлэг олж авах эсвэл түүний үндэслэлийн үйл явцыг тайлбарлаж чадахгүй. Судлаачид RAG-ийг ил тод, тайлбарлах боломжтой логикоор сэтгэн бодох, асуудал шийдвэрлэх, шийдвэр гаргах чадвартай бодит цагийн сэтгэн бодох машин болгон хувиргаснаар эдгээр цоорхойг шийдэж байна. Энэхүү нийтлэл нь RAG-ийн хамгийн сүүлийн үеийн хөгжлийг судалж, RAG-ийг илүү гүнзгий үндэслэл, бодит цагийн мэдлэг олж авах, ухаалаг шийдвэр гаргахад түлхэц болсон дэвшлийг онцолсон болно.

Мэдээлэл олж авахаас эхлээд ухаалаг үндэслэл хүртэл

Бүтцийн үндэслэл нь RAG-ийн хувьсалд хүргэсэн гол дэвшил юм. Бодлын гинжин үндэслэл (CoT) санаануудыг хооронд нь холбох, нарийн төвөгтэй асуудлуудыг задлах, хариултуудыг алхам алхмаар боловсронгуй болгох боломжийг олгох замаар том хэлний загваруудыг (LLM) сайжруулсан. Энэ арга нь хиймэл оюун ухаанд нөхцөл байдлыг илүү сайн ойлгох, тодорхой бус байдлыг шийдвэрлэх, шинэ сорилтод дасан зохицоход тусалдаг.
Хөгжил агент AI Эдгээр чадавхийг улам өргөжүүлж, хиймэл оюун ухаанд даалгавраа төлөвлөж, гүйцэтгэх, үндэслэлээ сайжруулах боломжийг олгосон. Эдгээр системүүд нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, өгөгдлийн нарийн төвөгтэй орчинд жолоодох, мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой.
Судлаачид идэвхгүй хайлтаас цааш шилжихийн тулд CoT болон агент AI-г RAG-тай нэгтгэж, илүү гүнзгий үндэслэл, бодит цагийн мэдлэг олж авах, бүтэцтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгож байна. Энэхүү шилжилт нь Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR), Agentic RAR гэх мэт инновацуудыг бий болгож, хиймэл оюун ухааныг бодит цаг хугацаанд мэдлэгт дүн шинжилгээ хийх, хэрэглэхэд илүү ур чадвартай болгосон.

The Genesis: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG үндсэндээ байсан хөгжингүй Том хэлний загваруудын (LLMs) үндсэн хязгаарлалтыг шийдвэрлэхийн тулд - тэдгээрийн статик сургалтын өгөгдөлд найдах. Бодит цагийн болон домэйны тусгай мэдээлэлд хандах боломжгүй бол LLM нь буруу эсвэл хуучирсан хариултуудыг үүсгэж болно. хий үзэгдэл. RAG нь мэдээлэл хайх чадварыг нэгтгэснээр LLM-үүдийг сайжруулж, гадны болон бодит цагийн мэдээллийн эх сурвалжид хандах боломжийг олгодог. Энэ нь хариултыг илүү үнэн зөв, эрх бүхий эх сурвалжид үндэслэсэн, контекст хамааралтай болохыг баталгаажуулдаг.
RAG-ийн үндсэн үйл ажиллагаа нь бүтэцлэгдсэн процессыг дагадаг: Нэгдүгээрт, өгөгдлийг вектор орон зай дахь тоон дүрслэл болгон хувиргаж, үр дүнтэй сэргээх зорилгоор вектор мэдээллийн санд хадгалдаг. Хэрэглэгч асуулга илгээх үед систем нь асуулгын суулгацыг хадгалагдсан шигтгээтэй харьцуулан холбогдох баримт бичгүүдийг гаргаж авдаг. Дараа нь олж авсан өгөгдлийг анхны асуулгад нэгтгэж, хариулт үүсгэхээс өмнө LLM контекстийг баяжуулна. Энэ арга нь компанийн өгөгдөлд хандах боломжтой чатботууд эсвэл баталгаажуулсан эх сурвалжаас мэдээлэл өгдөг AI систем зэрэг програмуудыг идэвхжүүлдэг.
RAG нь зөвхөн баримт бичгийг жагсаахын оронд тодорхой хариулт өгөх замаар мэдээлэл олж авах чадварыг сайжруулсан ч хязгаарлалттай хэвээр байна. Энэ нь AI системийг жинхэнэ мэдлэг олж илрүүлэх хэрэгсэл болгоход зайлшгүй шаардлагатай логик үндэслэл, тодорхой тайлбар, бие даасан байдал дутмаг. Одоогоор RAG нь олж авсан өгөгдлөө жинхэнэ утгаар нь ойлгохгүй байгаа бөгөөд зөвхөн үүнийг зохион байгуулалттай байдлаар зохион байгуулж, танилцуулж байна.

Дахин сэргээх бодлууд (RAT)

Судлаачид танилцуулсан Дахин сэргээх бодлууд (RAT) RAG-ийг сэтгэн бодох чадвараар сайжруулах. Хариулт үүсгэхээсээ өмнө мэдээллийг нэг удаа авдаг уламжлалт RAG-аас ялгаатай нь RAT нь үндэслэл гаргах явцад олон үе шаттайгаар өгөгдлийг олж авдаг. Энэхүү арга нь хүний ​​сэтгэхүйг дуурайж, мэдээллийг тасралтгүй цуглуулж, дүгнэлтийг боловсронгуй болгодог.
RAT нь бүтэцтэй, олон шат дамжлагатай сэргээх үйл явцыг дагадаг бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухаанд хариултаа давтах замаар сайжруулах боломжийг олгодог. Энэ нь нэг өгөгдөл татахад найдахын оронд үндэслэлээ алхам алхмаар сайжруулж, илүү үнэн зөв, логик үр дүнд хүргэдэг. Олон үе шаттай сэргээх үйл явц нь загварт өөрийн үндэслэлийн үйл явцыг тоймлох боломжийг олгодог бөгөөд RAT-ийг илүү ойлгомжтой, найдвартай хайлтын систем болгодог. Нэмж дурдахад, мэдлэгийн динамик тарилга нь сэргээн босголтыг дасан зохицох боломжийг олгодог бөгөөд учир шалтгааны хувьсал дээр үндэслэн шаардлагатай бол шинэ мэдээллийг нэгтгэдэг.

Дахин сэргээсэн үндэслэл (RAR)

Хэдийгээр Дахин сэргээх бодлууд (RAT) олон шат дамжлагатай мэдээлэл олж авах чадварыг сайжруулдаг ч логик үндэслэлийг сайжруулдаггүй. Үүнийг шийдвэрлэхийн тулд судлаачид "Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)"-ыг боловсруулсан бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн статистикийн таамаглалаас илүү бүтэцтэй логик алхмуудаар дамжуулан мэдээллийг боловсруулдаг бэлгэдлийн үндэслэл, мэдлэгийн график, дүрэмд суурилсан системийг нэгтгэсэн тогтолцоо юм.
RAR-ийн ажлын урсгал нь бодит хэсгүүдээс илүүтэй домэйны тусгай эх сурвалжаас бүтэцлэгдсэн мэдлэгийг олж авах явдал юм. Дараа нь симболын сэтгэхүйн хөдөлгүүр нь энэ мэдээллийг боловсруулахын тулд логик дүгнэлтийн дүрмийг ашигладаг. Өгөгдлийг идэвхгүй байдлаар нэгтгэхийн оронд систем нь завсрын үндэслэлийн үр дүнд үндэслэн асуултуудаа давталттайгаар сайжруулж, хариултын нарийвчлалыг сайжруулдаг. Эцэст нь, RAR нь дүгнэлт гаргахад хүргэсэн логик алхамууд болон эшлэлүүдийг нарийвчлан тайлбарлах боломжтой хариултуудыг өгдөг.
Энэ арга нь хууль, санхүү, эрүүл мэнд зэрэг салбаруудад онцгой үнэ цэнэтэй бөгөөд бүтэцтэй үндэслэл нь хиймэл оюун ухаанд нарийн төвөгтэй шийдвэр гаргах үйл явцыг илүү нарийвчлалтай зохицуулах боломжийг олгодог. Логик хүрээг ашигласнаар хиймэл оюун ухаан нь сайн үндэслэлтэй, ил тод, найдвартай ойлголтыг өгч, шийдвэр нь цэвэр статистикийн таамаглалаас илүү тодорхой, ул мөр үндэслэлтэй байх боломжийг баталгаажуулдаг.

Агент RAR

RAR-ийн үндэслэлийг ахиулсан хэдий ч мэдлэг олж илрүүлэх арга барилаа идэвхтэй сайжруулахгүйгээр асуулгад хариу үйлдэл үзүүлсээр байна. Агентаар олж авах-Өргөтгөсөн үндэслэл (Agentic RAR) бие даасан шийдвэр гаргах чадварыг суулгаснаар хиймэл оюун ухааныг нэг алхам урагшлуулдаг. Эдгээр системүүд нь өгөгдлийг идэвхгүй татаж авахын оронд мэдлэг олж авах, асуудлыг шийдвэрлэх үйл явцыг давталттайгаар төлөвлөж, хэрэгжүүлж, боловсронгуй болгож, бодит ертөнцийн сорилтод дасан зохицох чадвартай болгодог.

Agentic RAR нь нарийн төвөгтэй сэтгэхүйн даалгавруудыг гүйцэтгэж чаддаг LLMs, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, хайлтын оновчтой болгох гэх мэт домэйны тусгай програмуудад бэлтгэгдсэн тусгай агентууд, шинэ мэдээлэлд үндэслэн динамикаар хөгжиж буй мэдлэгийн графикуудыг нэгтгэдэг. Эдгээр элементүүд нь нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэх, шинэ ойлголтод дасан зохицох, ил тод, тайлбарлах боломжтой үр дүнг өгөх хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход хамтран ажилладаг.

Ирээдүйн үр дагавар

RAG-аас RAR руу шилжиж, Agentic RAR системийг хөгжүүлэх нь RAG-ийг статик мэдээлэл хайхаас хальж, нарийн үндэслэл, шийдвэр гаргах чадвартай динамик, бодит цагийн сэтгэн бодох машин болгон хувиргах алхам юм.

Эдгээр хөгжлийн үр нөлөө нь янз бүрийн салбарыг хамардаг. Судалгаа, хөгжүүлэлтийн хувьд хиймэл оюун ухаан нь мэдээллийн цогц дүн шинжилгээ хийх, таамаглал дэвшүүлэх, шинжлэх ухааны нээлт хийхэд тусалж, инновацийг хурдасгадаг. Санхүү, эрүүл мэнд, хууль эрх зүйн салбарт хиймэл оюун ухаан нь нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдэж, нарийн ойлголтыг өгч, шийдвэр гаргах нарийн төвөгтэй үйл явцыг дэмждэг. Гүн сэтгэх чадвараар хангагдсан хиймэл оюун ухааны туслахууд нь хэрэглэгчдийн хувьсан өөрчлөгдөж буй хэрэгцээнд тохируулан хувь хүний ​​болон контекст хамааралтай хариултуудыг санал болгож чадна.

Доод шугам

Татаж авахад суурилсан хиймэл оюун ухаанаас бодит цагийн сэтгэхүйн систем рүү шилжсэн нь мэдлэгийг нээхэд чухал хувьсал болж байна. RAG нь мэдээллийн нийлэгжилтийг сайжруулах үндэс суурийг тавьсан бол RAR болон Agentic RAR нь хиймэл оюун ухааныг бие даасан үндэслэл, асуудлыг шийдвэрлэхэд түлхэж өгдөг. Эдгээр системүүд боловсорч гүйцсэнээр хиймэл оюун ухаан нь энгийн мэдээллийн туслахаас мэдлэг олж илрүүлэх, шүүмжлэлтэй дүн шинжилгээ хийх, олон салбарт бодит цагийн тагнуулын стратегийн түншүүд болж шилжинэ.