Hva er Retrieval Augmented Generation?

Store språkmodeller (LLM) har bidratt til å fremme domenet for naturlig språkbehandling (NLP), men likevel vedvarer det et eksisterende gap i kontekstuell forståelse. LLMs kan noen ganger produsere unøyaktige eller upålitelige svar, et fenomen kjent som "hallusinasjoner." 

For eksempel, med ChatGPT, anslås forekomsten av hallusinasjoner å være rundt 15% til 20% rundt 80 % av tiden.

Retrieval Augmented Generation (RAG) er et kraftig Artificial Intelligence (AI) rammeverk designet for å møte kontekstgapet ved å optimalisere LLMs produksjon. RAG utnytter den enorme eksterne kunnskapen gjennom henting, og forbedrer LLMs evne til å generere presise, nøyaktige og kontekstuelt rike svar.  

La oss utforske betydningen av RAG i AI-systemer, og avdekke potensialet til å revolusjonere språkforståelse og -generering.

Hva er Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Som et hybrid rammeverk, FILLE kombinerer styrken til generative og gjenfinningsmodeller. Denne kombinasjonen benytter seg av tredjeparts kunnskapskilder for å støtte interne representasjoner og generere mer presise og pålitelige svar. 

Arkitekturen til RAG er særegen, og blander sekvens-til-sekvens (seq2seq)-modeller med DPR-komponenter (Dense Passage Retrieval). Denne fusjonen gir modellen mulighet til å generere kontekstuelt relevante svar basert på nøyaktig informasjon. 

RAG etablerer åpenhet med en robust mekanisme for faktasjekking og validering for å sikre pålitelighet og nøyaktighet. 

Hvordan Retrieval Augmented Generation fungerer? 

I 2020 introduserte Meta RAG rammeverk å utvide LLM-er utover treningsdataene deres. Som en åpen bok-eksamen gjør RAG det mulig for LLM-er å utnytte spesialkunnskap for mer presise svar ved å få tilgang til informasjon fra den virkelige verden som svar på spørsmål, i stedet for kun å stole på memorerte fakta.

Original RAG Model av Meta (Image Source)

Denne innovative teknikken avviker fra en datadrevet tilnærming, som inkluderer kunnskapsdrevne komponenter, og forbedrer språkmodellers nøyaktighet, presisjon og kontekstuelle forståelse.

I tillegg fungerer RAG i tre trinn, og forbedrer funksjonene til språkmodeller.

Kjernekomponenter i RAG (Image Source)

• Henting: Hentingsmodeller finner informasjon knyttet til brukerens forespørsel for å forbedre språkmodellens respons. Dette innebærer å matche brukerens innspill med relevante dokumenter, og sikre tilgang til nøyaktig og aktuell informasjon. Teknikker som Henting av tett passasje (DPR) og cosinus-likhet bidra til effektiv gjenfinning i RAG og videreutvikle funn ved å snevre inn. 
• Forstørrelse: Etter henting integrerer RAG-modellen brukerforespørsler med relevante hentede data, ved å bruke raske tekniske teknikker som uttrekk av nøkkelsetninger osv. Dette trinnet kommuniserer effektivt informasjonen og konteksten med LLM, som sikrer en omfattende forståelse for nøyaktig produksjon.
• Generasjon: I denne fasen dekodes den utvidede informasjonen ved å bruke en passende modell, for eksempel en sekvens-til-sekvens, for å produsere den ultimate responsen. Genereringstrinnet garanterer at modellens utgang er sammenhengende, nøyaktig og skreddersydd i henhold til brukerens spørsmål.

Hva er fordelene med RAG?

RAG adresserer kritiske utfordringer i NLP, som å redusere unøyaktigheter, redusere avhengigheten av statiske datasett og forbedre kontekstuell forståelse for mer raffinert og nøyaktig språkgenerering.

RAGs innovative rammeverk forbedrer presisjonen og påliteligheten til generert innhold, og forbedrer effektiviteten og tilpasningsevnen til AI-systemer.

1. Reduserte LLM-hallusinasjoner

Ved å integrere eksterne kunnskapskilder under teksten generasjon, sikrer RAG at svarene er solid forankret i nøyaktig og kontekstuelt relevant informasjon. Svar kan også inneholde sitater eller referanser, som gir brukerne mulighet til å bekrefte informasjon uavhengig. Denne tilnærmingen forbedrer det AI-genererte innholdets pålitelighet betydelig og reduserer hallusinasjoner.

2. Oppdaterte og nøyaktige svar 

RAG reduserer tidsavbruddet for treningsdata eller feilaktig innhold ved kontinuerlig å hente sanntidsinformasjon. Utviklere kan sømløst integrere siste forskning, statistikk eller nyheter direkte i generative modeller. Dessuten kobler den LLM-er til live-feeds for sosiale medier, nyhetssider og dynamiske informasjonskilder. Denne funksjonen gjør RAG til et uvurderlig verktøy for applikasjoner som krever sanntids og presis informasjon.

3. Kostnadseffektivitet 

Chatbot-utvikling innebærer ofte å bruke grunnlagsmodeller som er API-tilgjengelige LLM-er med bred opplæring. Likevel, omskolering av disse FM-ene for domenespesifikke data medfører høye beregningsmessige og økonomiske kostnader. RAG optimerer ressursutnyttelsen og henter selektivt informasjon etter behov, reduserer unødvendige beregninger og øker den generelle effektiviteten. Dette forbedrer den økonomiske levedyktigheten til å implementere RAG og bidrar til bærekraften til AI-systemer.

4. Syntetisert informasjon

RAG skaper omfattende og relevante svar ved å sømløst blande hentet kunnskap med generative evner. Denne syntesen av ulike informasjonskilder forbedrer dybden av modellens forståelse, og gir mer nøyaktige utdata.

5. Enkel trening 

RAGs brukervennlige natur kommer til uttrykk i dens enkle trening. Utviklere kan finjustere modellen uten problemer, tilpasse den til bestemte domener eller applikasjoner. Denne enkelheten i opplæringen letter den sømløse integreringen av RAG i ulike AI-systemer, noe som gjør det til en allsidig og tilgjengelig løsning for å fremme språkforståelse og generering.

RAGs evne til å løse LLM hallusinasjoner og dataoppdateringsproblemer gjør det til et avgjørende verktøy for bedrifter som ønsker å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til AI-systemene sine.

Brukstilfeller av RAG

FILLE's tilpasningsevne tilbyr transformative løsninger med virkning fra den virkelige verden, fra kunnskapsmotorer til forbedrede søkefunksjoner. 

1. Kunnskapsmotor

RAG kan transformere tradisjonelle språkmodeller til omfattende kunnskapsmotorer for oppdatert og autentisk innholdsskaping. Det er spesielt verdifullt i scenarier der den nyeste informasjonen er nødvendig, for eksempel i utdanningsplattformer, forskningsmiljøer eller informasjonsintensive bransjer.

2. Søkeforsterkning

Ved å integrere LLM-er med søkemotorer, forbedrer det å berike søkeresultatene med LLM-genererte svar nøyaktigheten av svar på informasjonsspørsmål. Dette forbedrer brukeropplevelsen og effektiviserer arbeidsflytene, noe som gjør det lettere å få tilgang til nødvendig informasjon for oppgavene deres. 

3. Tekstoppsummering

RAG kan generere konsise og informative sammendrag av store tekstvolumer. Dessuten sparer RAG brukere for tid og krefter ved å muliggjøre utvikling av presise og grundige tekstsammendrag ved å innhente relevante data fra tredjepartskilder. 

4. Spørsmål og svar Chatbots

Å integrere LLM-er i chatbots transformerer oppfølgingsprosesser ved å muliggjøre automatisk utvinning av presis informasjon fra firmaets dokumenter og kunnskapsbaser. Dette øker effektiviteten til chatbots når det gjelder å løse kundespørsmål nøyaktig og raskt. 

Fremtidsutsikter og innovasjoner i RAG

Med et økende fokus på personaliserte svar, sanntidsinformasjonssyntese og redusert avhengighet av konstant omskolering, lover RAG revolusjonerende utviklinger innen språkmodeller for å lette dynamiske og kontekstuelt bevisste AI-interaksjoner.

Etter hvert som RAG modnes, gir dens sømløse integrering i ulike applikasjoner med økt nøyaktighet brukere en raffinert og pålitelig interaksjonsopplevelse.

Besøk Unite.ai for bedre innsikt i AI-innovasjoner og teknologi.