Co to jest pokolenie rozszerzone odzyskiwania?

Modele dużego języka (LLM) przyczyniły się do rozwoju dziedziny przetwarzania języka naturalnego (NLP), jednak nadal istnieje luka w rozumieniu kontekstowym. LLM mogą czasami produkować niedokładne lub niewiarygodne odpowiedzizjawisko znane jako „halucynacje.” 

Na przykład w przypadku ChatGPT występowanie halucynacji szacuje się na około % 15 do 20% w około 80% przypadków.

Retrieval Augmented Generation (RAG) to potężna platforma sztucznej inteligencji (AI), zaprojektowana w celu wypełnienia luki kontekstowej poprzez optymalizację wyników LLM. RAG wykorzystuje ogromną wiedzę zewnętrzną poprzez wyszukiwanie, zwiększając zdolność LLM do generowania precyzyjnych, dokładnych i bogatych kontekstowo odpowiedzi.  

Zbadajmy znaczenie RAG w systemach AI, odkrywając jego potencjał zrewolucjonizowania rozumienia i generowania języków.

Co to jest pokolenie rozszerzone odzyskiwania (RAG)?

Jako ramy hybrydowe, RAG łączy w sobie zalety modeli generatywnych i odzyskiwalnych. To połączenie wykorzystuje zewnętrzne źródła wiedzy, aby wspierać wewnętrzne reprezentacje i generować bardziej precyzyjne i wiarygodne odpowiedzi. 

Architektura RAG jest charakterystyczna i łączy modele sekwencyjne (seq2seq) z komponentami Dense Passage Retrieval (DPR). To połączenie umożliwia modelowi generowanie odpowiedzi odpowiednich kontekstowo, opartych na dokładnych informacjach. 

RAG zapewnia przejrzystość dzięki solidnemu mechanizmowi sprawdzania faktów i walidacji w celu zapewnienia wiarygodności i dokładności. 

Jak działa wyszukiwanie rozszerzone? 

W 2020 roku Meta wprowadziła Ramy RAG rozszerzyć LLM poza dane szkoleniowe. Podobnie jak egzamin z otwartą książką, RAG umożliwia LLM wykorzystanie specjalistycznej wiedzy w celu uzyskania bardziej precyzyjnych odpowiedzi poprzez dostęp do informacji ze świata rzeczywistego w odpowiedzi na pytania, zamiast polegać wyłącznie na zapamiętanych faktach.

Oryginalny model RAG firmy Meta (Image Source)

Ta innowacyjna technika odchodzi od podejścia opartego na danych, włączając komponenty oparte na wiedzy, zwiększając dokładność, precyzję i zrozumienie kontekstu modeli językowych.

Dodatkowo RAG działa w trzech krokach, zwiększając możliwości modeli językowych.

Podstawowe składniki RAG (Image Source)

• Wyszukiwanie: Modele wyszukiwania wyszukują informacje powiązane z monitem użytkownika, aby poprawić odpowiedź modelu językowego. Polega to na dopasowaniu danych wejściowych użytkownika do odpowiednich dokumentów, zapewniając dostęp do dokładnych i aktualnych informacji. Techniki takie jak Pobieranie gęstego przejścia (KRLD) i podobieństwo cosinusowe przyczynić się do skutecznego wyszukiwania w RAG i udoskonalić wyniki poprzez zawężenie ich. 
• Powiększenie: Po pobraniu model RAG integruje zapytania użytkownika z odpowiednimi pobranymi danymi, stosując szybkie techniki inżynieryjne, takie jak wyodrębnianie kluczowych fraz itp. Na tym etapie skutecznie przekazuje się informacje i kontekst LLM, zapewniając kompleksowe zrozumienie dla dokładnego generowania wyników.
• Pożądania: W tej fazie rozszerzona informacja jest dekodowana przy użyciu odpowiedniego modelu, takiego jak sekwencja po sekwencji, w celu uzyskania ostatecznej odpowiedzi. Etap generowania gwarantuje, że wynik modelu jest spójny, dokładny i dostosowany do wskazówek użytkownika.

Jakie są zalety RAG?

RAG rozwiązuje krytyczne wyzwania w NLP, takie jak łagodzenie niedokładności, zmniejszanie polegania na statycznych zbiorach danych i poprawianie zrozumienia kontekstu w celu bardziej wyrafinowanego i dokładnego generowania języka.

Innowacyjne ramy RAG zwiększają precyzję i niezawodność generowanych treści, poprawiając wydajność i możliwości adaptacji systemów AI.

1. Zmniejszone halucynacje LLM

Integrując zewnętrzne źródła wiedzy podczas podpowiedź generacji, RAG zapewnia, że ​​odpowiedzi są solidnie oparte na dokładnych i istotnych kontekstowo informacjach. Odpowiedzi mogą również zawierać cytaty lub odniesienia, umożliwiając użytkownikom niezależną weryfikację informacji. Takie podejście znacznie zwiększa niezawodność treści generowanych przez sztuczną inteligencję i zmniejsza halucynacje.

2. Aktualne i dokładne odpowiedzi 

RAG ogranicza ograniczenie czasowe danych szkoleniowych lub błędnych treści poprzez ciągłe pobieranie informacji w czasie rzeczywistym. Programiści mogą bezproblemowo integrować najnowsze badania, statystyki i wiadomości bezpośrednio z modelami generatywnymi. Co więcej, łączy LLM z żywymi kanałami mediów społecznościowych, serwisami informacyjnymi i dynamicznymi źródłami informacji. Ta funkcja sprawia, że ​​RAG jest nieocenionym narzędziem do zastosowań wymagających precyzyjnych informacji w czasie rzeczywistym.

3. Opłacalność 

Rozwój chatbota często wiąże się z wykorzystaniem modeli podstawowych, które są LLM dostępnymi przez API i wymagają szerokiego szkolenia. Jednak przekwalifikowanie tych FM w zakresie danych specyficznych dla domeny wiąże się z wysokimi kosztami obliczeniowymi i finansowymi. RAG optymalizuje wykorzystanie zasobów i selektywnie pobiera informacje w razie potrzeby, redukując niepotrzebne obliczenia i zwiększając ogólną wydajność. Poprawia to opłacalność ekonomiczną wdrażania RAG i przyczynia się do zrównoważonego charakteru systemów sztucznej inteligencji.

4. Informacje syntetyczne

RAG tworzy kompleksowe i odpowiednie odpowiedzi, płynnie łącząc uzyskaną wiedzę z możliwościami generatycznymi. Ta synteza różnorodnych źródeł informacji zwiększa głębokość zrozumienia modelu, oferując dokładniejsze wyniki.

5. Łatwość szkolenia 

Przyjazny dla użytkownika charakter RAG przejawia się w łatwości szkolenia. Programiści mogą bez wysiłku dostroić model, dostosowując go do konkretnych domen lub aplikacji. Ta prostota szkolenia ułatwia bezproblemową integrację RAG z różnymi systemami sztucznej inteligencji, dzięki czemu jest to wszechstronne i dostępne rozwiązanie umożliwiające lepsze zrozumienie i generowanie języków.

Zdolność RAG do rozwiązywania Halucynacje LLM i problemy z świeżością danych sprawiają, że jest to kluczowe narzędzie dla firm chcących zwiększyć dokładność i niezawodność swoich systemów sztucznej inteligencji.

Przypadki użycia RAG

RAGMożliwości adaptacyjne oferują transformacyjne rozwiązania mające wpływ na świat rzeczywisty, od silników wiedzy po zwiększanie możliwości wyszukiwania. 

1. Silnik wiedzy

RAG może przekształcić tradycyjne modele językowe w kompleksowe silniki wiedzy umożliwiające tworzenie aktualnych i autentycznych treści. Jest to szczególnie cenne w scenariuszach, w których wymagane są najnowsze informacje, na przykład w platformach edukacyjnych, środowiskach badawczych lub branżach intensywnie korzystających z informacji.

2. Wzmocnienie wyszukiwania

Integrując LLM z wyszukiwarkami, wzbogacanie wyników wyszukiwania o odpowiedzi generowane przez LLM poprawia trafność odpowiedzi na zapytania informacyjne. Poprawia to wygodę użytkownika i usprawnia przepływ pracy, ułatwiając dostęp do informacji niezbędnych do wykonywania jego zadań. 

3. Podsumowanie tekstu

RAG może generować zwięzłe i pouczające streszczenia dużych ilości tekstu. Co więcej, RAG oszczędza czas i wysiłek użytkowników, umożliwiając precyzyjny i dokładny rozwój podsumowania tekstowe poprzez uzyskanie odpowiednich danych ze źródeł zewnętrznych. 

4. Chatboty z pytaniami i odpowiedziami

Integracja LLM z chatbotami zmienia dalsze procesy, umożliwiając automatyczne wydobywanie precyzyjnych informacji z dokumentów firmowych i baz wiedzy. Zwiększa to skuteczność chatbotów w dokładnym i szybkim odpowiadaniu na zapytania klientów. 

Perspektywy na przyszłość i innowacje w RAG

Dzięki coraz większemu naciskowi na spersonalizowane odpowiedzi, syntezę informacji w czasie rzeczywistym i zmniejszoną zależność od ciągłego przekwalifikowywania, RAG obiecuje rewolucyjne zmiany w modelach językowych, aby ułatwić dynamiczne i świadome kontekstowo interakcje AI.

W miarę dojrzewania RAG jego płynna integracja z różnorodnymi aplikacjami z większą dokładnością zapewnia użytkownikom wyrafinowaną i niezawodną interakcję.

Odwiedzić Unite.ai aby uzyskać lepszy wgląd w innowacje w zakresie sztucznej inteligencji i technologia.