Ewolucja po RAG: podróż SI od wyszukiwania informacji do rozumowania w czasie rzeczywistym

Przez lata wyszukiwarki i bazy danych opierały się na podstawowym dopasowywaniu słów kluczowych, co często prowadziło do fragmentarycznych i pozbawionych kontekstu wyników. Wprowadzenie generatywnej sztucznej inteligencji i pojawienie się Generacja wzmocniona odzyskiwaniem (RAG) przekształciły tradycyjne wyszukiwanie informacji, umożliwiając AI wyodrębnianie odpowiednich danych z rozległych źródeł i generowanie ustrukturyzowanych, spójnych odpowiedzi. Rozwój ten poprawił dokładność, zmniejszył dezinformację i uczynił wyszukiwanie oparte na AI bardziej interaktywnym.
Jednakże, podczas gdy RAG jest doskonały w wyszukiwaniu i generowaniu tekstu, pozostaje ograniczony do wyszukiwania na poziomie powierzchniowym. Nie może odkryć nowej wiedzy ani wyjaśnić swojego procesu rozumowania. Naukowcy zajmują się tymi lukami, kształtując RAG w maszynę myślącą w czasie rzeczywistym, zdolną do rozumowania, rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji z przejrzystą, wyjaśnialną logiką. W tym artykule omówiono najnowsze osiągnięcia w RAG, podkreślając postępy, które prowadzą RAG w kierunku głębszego rozumowania, odkrywania wiedzy w czasie rzeczywistym i inteligentnego podejmowania decyzji.

Od wyszukiwania informacji do inteligentnego rozumowania

Ustrukturyzowane rozumowanie jest kluczowym osiągnięciem, które doprowadziło do rozwoju RAG. Rozumowanie łańcuchowe (CoT) ulepszył duże modele językowe (LLM), umożliwiając im łączenie pomysłów, rozbijanie złożonych problemów i udoskonalanie odpowiedzi krok po kroku. Ta metoda pomaga AI lepiej zrozumieć kontekst, rozwiązywać niejednoznaczności i dostosowywać się do nowych wyzwań.
Rozwój agentyczna sztuczna inteligencja rozszerzył te możliwości, umożliwiając AI planowanie i wykonywanie zadań oraz ulepszanie jej rozumowania. Systemy te mogą analizować dane, poruszać się po złożonych środowiskach danych i podejmować świadome decyzje.
Naukowcy integrują CoT i agentową AI z RAG, aby wyjść poza pasywne wyszukiwanie, umożliwiając głębsze rozumowanie, odkrywanie wiedzy w czasie rzeczywistym i podejmowanie ustrukturyzowanych decyzji. Ta zmiana doprowadziła do innowacji, takich jak Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) i Agentic RAR, dzięki czemu AI staje się bardziej biegła w analizowaniu i stosowaniu wiedzy w czasie rzeczywistym.

Genesis: Generacja Wzbogacona o Odzyskiwanie (RAG)

RAG był przede wszystkim rozwinięty aby rozwiązać kluczowe ograniczenie dużych modeli językowych (LLM) – ich zależność od statycznych danych treningowych. Bez dostępu do informacji w czasie rzeczywistym lub informacji specyficznych dla danej domeny, LLM mogą generować niedokładne lub nieaktualne odpowiedzi, zjawisko znane jako halucynacja. RAG wzmacnia LLM-y poprzez integrację możliwości wyszukiwania informacji, umożliwiając im dostęp do zewnętrznych i bieżących źródeł danych. Dzięki temu odpowiedzi są dokładniejsze, oparte na autorytatywnych źródłach i kontekstowo istotne.
Podstawowa funkcjonalność RAG opiera się na ustrukturyzowanym procesie: najpierw dane są konwertowane na osadzenia – reprezentacje numeryczne w przestrzeni wektorowej – i przechowywane w bazie danych wektorów w celu wydajnego pobierania. Gdy użytkownik przesyła zapytanie, system pobiera odpowiednie dokumenty, porównując osadzenie zapytania z przechowywanymi osadzeniami. Pobrane dane są następnie integrowane z oryginalnym zapytaniem, wzbogacając kontekst LLM przed wygenerowaniem odpowiedzi. To podejście umożliwia aplikacjom, takim jak chatboty, dostęp do danych firmy lub systemów AI, które dostarczają informacji ze zweryfikowanych źródeł.
Chociaż RAG ulepszył wyszukiwanie informacji, zapewniając precyzyjne odpowiedzi zamiast po prostu wymieniać dokumenty, nadal ma ograniczenia. Brakuje logicznego rozumowania, jasnych wyjaśnień i autonomii, niezbędnych do uczynienia systemów AI prawdziwymi narzędziami do odkrywania wiedzy. Obecnie RAG nie rozumie w pełni danych, które odzyskuje — jedynie organizuje je i prezentuje w sposób ustrukturyzowany.

Odzyskiwanie-Rozszerzone Myśli (RAT)

Naukowcy wprowadzili Odzyskiwanie-Rozszerzone Myśli (RAT) aby udoskonalić RAG o możliwości rozumowania. W przeciwieństwie do tradycyjnego RAG, który pobiera informacje raz przed wygenerowaniem odpowiedzi, RAT pobiera dane na wielu etapach w całym procesie rozumowania. To podejście naśladuje ludzkie myślenie poprzez ciągłe gromadzenie i ponowną ocenę informacji w celu udoskonalenia wniosków.
RAT stosuje ustrukturyzowany, wieloetapowy proces pobierania, umożliwiając AI iteracyjne ulepszanie swoich odpowiedzi. Zamiast polegać na pojedynczym pobieraniu danych, udoskonala swoje rozumowanie krok po kroku, co prowadzi do dokładniejszych i bardziej logicznych wyników. Wieloetapowy proces pobierania umożliwia również modelowi zarysowanie procesu rozumowania, dzięki czemu RAT jest bardziej wyjaśnialnym i niezawodnym systemem pobierania. Ponadto dynamiczne wstrzykiwanie wiedzy zapewnia adaptacyjność pobierania, włączając nowe informacje w razie potrzeby na podstawie ewolucji rozumowania.

Rozumowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAR)

Kompletujemy wszystkie dokumenty (wymagana jest kopia paszportu i XNUMX zdjęcia) potrzebne do Odzyskiwanie-Rozszerzone Myśli (RAT) poprawia wieloetapowe wyszukiwanie informacji, ale z natury nie poprawia logicznego rozumowania. Aby temu zaradzić, badacze opracowali Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) – framework, który integruje symboliczne techniki rozumowania, wykresy wiedzy i systemy oparte na regułach, aby zapewnić, że AI przetwarza informacje poprzez ustrukturyzowane logiczne kroki, a nie czysto statystyczne przewidywania.
Przepływ pracy RAR obejmuje pobieranie ustrukturyzowanej wiedzy ze źródeł specyficznych dla domeny, a nie z fragmentów faktów. Następnie silnik rozumowania symbolicznego stosuje reguły wnioskowania logicznego w celu przetworzenia tych informacji. Zamiast biernie agregować dane, system udoskonala swoje zapytania iteracyjnie w oparciu o pośrednie wyniki rozumowania, zwiększając dokładność odpowiedzi. Na koniec RAR dostarcza wyjaśnialnych odpowiedzi, szczegółowo opisując logiczne kroki i odniesienia, które doprowadziły do ​​jego wniosków.
To podejście jest szczególnie cenne w takich branżach jak prawo, finanse i opieka zdrowotna, gdzie ustrukturyzowane rozumowanie umożliwia AI dokładniejsze radzenie sobie ze złożonym podejmowaniem decyzji. Poprzez stosowanie ram logicznych AI może dostarczać dobrze uzasadnionych, przejrzystych i wiarygodnych spostrzeżeń, zapewniając, że decyzje opierają się na jasnym, możliwym do prześledzenia rozumowaniu, a nie na czysto statystycznych przewidywaniach.

Agent RAR

Pomimo postępu w rozumowaniu, RAR nadal działa reaktywnie, odpowiadając na zapytania bez aktywnego udoskonalania swojego podejścia do odkrywania wiedzy. Odzyskiwanie agentów – rozumowanie rozszerzone (Agentic RAR) wprowadza AI o krok dalej, osadzając autonomiczne możliwości podejmowania decyzji. Zamiast biernego pobierania danych, systemy te iteracyjnie planują, wykonują i udoskonalają zdobywanie wiedzy i rozwiązywanie problemów, dzięki czemu są bardziej przystosowalne do wyzwań w świecie rzeczywistym.

Agentic RAR integruje LLM, które mogą wykonywać złożone zadania rozumowania, wyspecjalizowanych agentów przeszkolonych do aplikacji specyficznych dla domeny, takich jak analiza danych lub optymalizacja wyszukiwania, oraz grafy wiedzy, które dynamicznie ewoluują w oparciu o nowe informacje. Elementy te współpracują ze sobą, aby tworzyć systemy AI, które mogą rozwiązywać złożone problemy, dostosowywać się do nowych spostrzeżeń i zapewniać przejrzyste, możliwe do wyjaśnienia wyniki.

Przyszłe konsekwencje

Przejście z RAG na RAR i rozwój systemów agentowych RAR to kroki mające na celu przekształcenie RAG poza statyczne wyszukiwanie informacji i przekształcenie go w dynamiczną, myślącą w czasie rzeczywistym maszynę, zdolną do złożonego rozumowania i podejmowania decyzji.

Wpływ tych zmian obejmuje różne dziedziny. W badaniach i rozwoju AI może pomagać w złożonej analizie danych, generowaniu hipotez i odkryciach naukowych, przyspieszając innowacje. W finansach, opiece zdrowotnej i prawie AI może radzić sobie ze skomplikowanymi problemami, dostarczać niuansów i wspierać złożone procesy decyzyjne. Asystenci AI, zasilani przez głębokie zdolności rozumowania, mogą oferować spersonalizowane i kontekstowo istotne odpowiedzi, dostosowując się do zmieniających się potrzeb użytkowników.

Bottom Line

Przejście od AI opartej na wyszukiwaniu do systemów rozumowania w czasie rzeczywistym stanowi znaczącą ewolucję w odkrywaniu wiedzy. Podczas gdy RAG położył podwaliny pod lepszą syntezę informacji, RAR i Agentic RAR popychają AI w kierunku autonomicznego rozumowania i rozwiązywania problemów. W miarę dojrzewania tych systemów AI przejdzie od zwykłych asystentów informacji do strategicznych partnerów w odkrywaniu wiedzy, analizie krytycznej i inteligencji w czasie rzeczywistym w wielu domenach.