Ce este Retrieval Augmented Generation?

Modelele de limbaj mari (LLM) au contribuit la avansarea domeniului procesării limbajului natural (NLP), totuși un decalaj existent persistă în înțelegerea contextuală. LLM-urile pot produce uneori răspunsuri inexacte sau nesigure, un fenomen cunoscut sub numele de „halucinații.” 

De exemplu, cu ChatGPT, apariția halucinațiilor este aproximativ a fi în jur 15% la 20% aproximativ 80% din timp.

Retrieval Augmented Generation (RAG) este un cadru puternic de inteligență artificială (AI) conceput pentru a aborda decalajul de context prin optimizarea rezultatelor LLM. RAG valorifică vastele cunoștințe externe prin recuperări, sporind capacitatea LLM-urilor de a genera răspunsuri precise, precise și bogate în context.  

Să explorăm importanța RAG în sistemele AI, dezvăluind potențialul său de a revoluționa înțelegerea și generarea limbajului.

Ce este Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Ca cadru hibrid, CÂRPĂ combină punctele forte ale modelelor generative și de recuperare. Această combinație folosește surse de cunoștințe terțe pentru a susține reprezentări interne și pentru a genera răspunsuri mai precise și mai fiabile. 

Arhitectura RAG este distinctă, îmbinând modele secvență-la-secvență (seq2seq) cu componente Dense Passage Retrieval (DPR). Această fuziune dă putere modelului să genereze răspunsuri relevante din punct de vedere contextual bazate pe informații precise. 

RAG stabilește transparența cu un mecanism robust de verificare și validare a faptelor pentru a asigura fiabilitatea și acuratețea. 

Cum funcționează Retrieval Augmented Generation? 

În 2020, Meta a introdus cadru RAG pentru a extinde LLM-urile dincolo de datele lor de formare. La fel ca un examen cu carte deschisă, RAG permite LLM-urilor să folosească cunoștințele specializate pentru răspunsuri mai precise, accesând informații din lumea reală ca răspuns la întrebări, în loc să se bazeze doar pe fapte memorate.

Model original RAG de Meta (Image Source)

Această tehnică inovatoare pleacă de la o abordare bazată pe date, încorporând componente bazate pe cunoștințe, îmbunătățind acuratețea, precizia și înțelegerea contextuală a modelelor de limbaj.

În plus, RAG funcționează în trei pași, îmbunătățind capacitățile modelelor de limbaj.

Componentele de bază ale RAG (Image Source)

• Recuperare: Modelele de recuperare găsesc informații legate de solicitarea utilizatorului pentru a îmbunătăți răspunsul modelului de limbă. Aceasta presupune potrivirea intrărilor utilizatorului cu documentele relevante, asigurând accesul la informații corecte și actuale. Tehnici precum Recuperarea pasajului dens (DPR) și asemănarea cosinusului contribuie la recuperarea eficientă în RAG și perfecționează în continuare constatările prin restrângerea acestora. 
• Augmentare: După recuperare, modelul RAG integrează interogarea utilizatorului cu datele relevante extrase, utilizând tehnici de inginerie prompte, cum ar fi extragerea frazelor cheie etc. Acest pas comunică eficient informațiile și contextul cu LLM, asigurând o înțelegere cuprinzătoare pentru generarea exactă a rezultatelor.
• Generație: În această fază, informația augmentată este decodificată folosind un model adecvat, cum ar fi o secvență la secvență, pentru a produce răspunsul final. Pasul de generare garantează că rezultatul modelului este coerent, precis și adaptat în funcție de solicitarea utilizatorului.

Care sunt beneficiile RAG?

RAG abordează provocările critice în NLP, cum ar fi atenuarea inexactităților, reducerea dependenței de seturile de date statice și îmbunătățirea înțelegerii contextuale pentru o generare de limbaj mai rafinată și mai precisă.

Cadrul inovator al RAG îmbunătățește precizia și fiabilitatea conținutului generat, îmbunătățind eficiența și adaptabilitatea sistemelor AI.

1. Halucinații LLM reduse

Prin integrarea surselor externe de cunoștințe în timpul prompt generație, RAG se asigură că răspunsurile sunt bine fundamentate pe informații exacte și relevante din punct de vedere contextual. Răspunsurile pot include, de asemenea, citări sau referințe, dând putere utilizatorilor să verifice în mod independent informațiile. Această abordare îmbunătățește semnificativ fiabilitatea conținutului generat de AI și diminuează halucinațiile.

2. Răspunsuri actualizate și precise 

RAG atenuează intervalul de timp pentru datele de antrenament sau conținutul eronat prin preluarea continuă a informațiilor în timp real. Dezvoltatorii pot integra fără probleme cele mai recente cercetări, statistici sau știri direct în modele generative. Mai mult, conectează LLM-urile la fluxuri live de rețele sociale, site-uri de știri și surse de informații dinamice. Această caracteristică face din RAG un instrument de neprețuit pentru aplicațiile care necesită informații precise și în timp real.

3. Eficiența costurilor 

Dezvoltarea chatbot implică adesea utilizarea modelelor de bază care sunt LLM-uri accesibile prin API, cu o pregătire largă. Cu toate acestea, reinstruirea acestor FM pentru date specifice domeniului implică costuri de calcul și financiare mari. RAG optimizează utilizarea resurselor și preia selectiv informațiile după cum este necesar, reducând calculele inutile și sporind eficiența generală. Acest lucru îmbunătățește viabilitatea economică a implementării RAG și contribuie la sustenabilitatea sistemelor AI.

4. Informații sintetizate

RAG creează răspunsuri cuprinzătoare și relevante combinând perfect cunoștințele recuperate cu capacitățile generative. Această sinteză a diverselor surse de informații sporește profunzimea înțelegerii modelului, oferind rezultate mai precise.

5. Ușurință de antrenament 

Caracterul prietenos al RAG se manifestă prin ușurința sa de instruire. Dezvoltatorii pot ajusta modelul fără efort, adaptându-l la anumite domenii sau aplicații. Această simplitate în antrenament facilitează integrarea fără probleme a RAG în diferite sisteme AI, făcându-l o soluție versatilă și accesibilă pentru promovarea înțelegerii și generării limbajului.

Capacitatea RAG de a rezolva halucinații LLM iar problemele de prospețime a datelor îl fac un instrument crucial pentru companiile care doresc să îmbunătățească acuratețea și fiabilitatea sistemelor lor AI.

Cazuri de utilizare a RAG

CÂRPĂAdaptabilitatea lui oferă soluții transformatoare cu impact în lumea reală, de la motoarele de cunoștințe până la îmbunătățirea capacităților de căutare. 

1. Motorul de cunoștințe

RAG poate transforma modelele tradiționale de limbaj în motoare cuprinzătoare de cunoștințe pentru crearea de conținut actualizată și autentică. Este deosebit de valoroasă în scenariile în care sunt necesare cele mai recente informații, cum ar fi platformele educaționale, mediile de cercetare sau industriile intensive în informații.

2. Augmentarea căutării

Prin integrarea LLM-urilor cu motoarele de căutare, îmbogățirea rezultatelor căutării cu răspunsuri generate de LLM îmbunătățește acuratețea răspunsurilor la interogările informaționale. Acest lucru îmbunătățește experiența utilizatorului și eficientizează fluxurile de lucru, facilitând accesul la informațiile necesare pentru sarcinile lor. 

3. Rezumat text

RAG poate genera rezumate concise și informative ale unor volume mari de text. Mai mult decât atât, RAG economisește timp și efort utilizatorilor, permițând o dezvoltare precisă și minuțioasă rezumate text prin obținerea de date relevante din surse terțe. 

4. Chatbot cu întrebări și răspunsuri

Integrarea LLM-urilor în chatbot transformă procesele de urmărire, permițând extragerea automată a informațiilor precise din documentele companiei și bazele de cunoștințe. Acest lucru crește eficiența chatbot-urilor în soluționarea cu acuratețe și cu promptitudine a întrebărilor clienților. 

Perspective de viitor și inovații în RAG

Având un accent din ce în ce mai mare pe răspunsurile personalizate, sinteza informațiilor în timp real și dependența redusă de recalificarea constantă, RAG promite dezvoltări revoluționare în modelele de limbaj pentru a facilita interacțiunile AI dinamice și conștiente de context.

Pe măsură ce RAG se maturizează, integrarea sa perfectă în diverse aplicații cu o acuratețe sporită oferă utilizatorilor o experiență de interacțiune rafinată și de încredere.

Vizita Unite.ai pentru o perspectivă mai bună asupra inovațiilor AI și tehnologie.