Что такое поисковая дополненная генерация?

Модели большого языка (LLM) способствовали развитию области обработки естественного языка (NLP), однако в понимании контекста сохраняется существующий пробел. LLM иногда могут производить неточные или ненадежные ответы, явление, известное как «галлюцинации». 

Например, при использовании ChatGPT частота галлюцинаций составляет примерно 15% до 20% около 80% времени.

Поисковая дополненная генерация (RAG) — это мощная платформа искусственного интеллекта (ИИ), предназначенная для устранения контекстного разрыва путем оптимизации результатов LLM. RAG использует обширные внешние знания посредством поиска, расширяя способность LLM генерировать точные, достоверные и контекстуально богатые ответы.  

Давайте рассмотрим значение RAG в системах ИИ, раскрывая его потенциал для революционных изменений в понимании и генерации языка.

Что такое поисковая дополненная генерация (RAG)?

В качестве гибридной структуры КГР сочетает в себе сильные стороны генеративных и поисковых моделей. Эта комбинация использует сторонние источники знаний для поддержки внутренних представлений и получения более точных и надежных ответов. 

Архитектура RAG уникальна: она сочетает в себе модели последовательностей (seq2seq) с компонентами поиска плотных проходов (DPR). Такое объединение позволяет модели генерировать контекстуально релевантные ответы, основанные на точной информации. 

RAG обеспечивает прозрачность с помощью надежного механизма проверки фактов и проверки для обеспечения надежности и точности. 

Как работает поисковая дополненная генерация? 

В 2020 году Мета представила структура RAG расширить LLM за пределы своих обучающих данных. Подобно экзамену с открытой книгой, RAG позволяет магистрантам использовать специализированные знания для более точных ответов, получая доступ к реальной информации в ответ на вопросы, а не полагаясь исключительно на заученные факты.

Оригинальная модель RAG от Meta (Image Source)

Эта инновационная методика отходит от подхода, основанного на данных, и включает в себя компоненты, основанные на знаниях, повышая точность, правильность и контекстное понимание языковых моделей.

Кроме того, RAG работает в три этапа, расширяя возможности языковых моделей.

Основные компоненты RAG (Image Source)

• индексирование: Модели поиска находят информацию, связанную с запросом пользователя, чтобы улучшить ответ языковой модели. Это включает в себя сопоставление вводимых пользователем данных с релевантными документами, обеспечивая доступ к точной и актуальной информации. Такие методы, как Поиск плотного прохода (ДНР) и косинусное подобие способствовать эффективному поиску в RAG и дальнейшему уточнению результатов путем их сужения. 
• Увеличение: После извлечения модель RAG интегрирует пользовательский запрос с соответствующими полученными данными, используя методы быстрого проектирования, такие как извлечение ключевых фраз и т. д. На этом этапе информация и контекст эффективно передаются LLM, обеспечивая всестороннее понимание для точного формирования выходных данных.
• Поколение: На этом этапе дополненная информация декодируется с использованием подходящей модели, например, последовательности-в-последовательности, для получения окончательного ответа. Этап генерации гарантирует согласованность, точность и соответствие выходных данных модели запросам пользователя.

Каковы преимущества РАГ?

RAG решает критические проблемы НЛП, такие как устранение неточностей, уменьшение зависимости от статических наборов данных и улучшение контекстного понимания для более точного и точного генерирования языка.

Инновационная структура RAG повышает точность и надежность создаваемого контента, повышая эффективность и адаптируемость систем искусственного интеллекта.

1. Уменьшение галлюцинаций LLM.

Путем интеграции внешних источников знаний во время подсказка При генерации ответов RAG гарантирует, что ответы основаны на точной и контекстно релевантной информации. Ответы также могут содержать цитаты или ссылки, позволяя пользователям самостоятельно проверять информацию. Такой подход значительно повышает надёжность контента, генерируемого ИИ, и снижает вероятность возникновения галлюцинаций.

2. Актуальные и точные ответы 

RAG снижает временные ограничения обучающих данных или ошибочного контента за счет непрерывного получения информации в реальном времени. Разработчики могут легко интегрировать последние исследования, статистику и новости непосредственно в генеративные модели. Более того, он подключает LLM к живым лентам социальных сетей, новостным сайтам и динамическим источникам информации. Эта функция делает RAG бесценным инструментом для приложений, которым требуется точная информация в режиме реального времени.

3. Экономическая эффективность 

Разработка чат-ботов часто предполагает использование базовых моделей, которые представляют собой LLM, доступные через API, и прошедшие обширное обучение. Тем не менее, переобучение этих FM для данных, специфичных для предметной области, влечет за собой высокие вычислительные и финансовые затраты. RAG оптимизирует использование ресурсов и выборочно извлекает информацию по мере необходимости, сокращая ненужные вычисления и повышая общую эффективность. Это повышает экономическую целесообразность внедрения RAG и способствует устойчивости систем искусственного интеллекта.

4. Синтезированная информация

RAG создаёт комплексные и релевантные ответы, органично сочетая полученные знания с генеративными возможностями. Этот синтез разнообразных источников информации повышает глубину понимания модели, обеспечивая более точные результаты.

5. Простота обучения 

Удобство использования RAG проявляется в простоте его обучения. Разработчики могут легко настраивать модель, адаптируя её к конкретным областям или приложениям. Эта простота обучения способствует бесшовной интеграции RAG в различные системы искусственного интеллекта, делая его универсальным и доступным решением для развития понимания и генерации языка.

Способность RAG решать LLM-галлюцинации Проблемы со свежестью данных делают его важнейшим инструментом для компаний, стремящихся повысить точность и надежность своих систем искусственного интеллекта.

Варианты использования RAG

КГРАдаптивность компании предлагает преобразующие решения с реальным эффектом: от систем знаний до расширения возможностей поиска. 

1. Двигатель знаний

RAG может преобразовать традиционные языковые модели в комплексные механизмы знаний для создания современного и аутентичного контента. Это особенно ценно в сценариях, где требуется новейшая информация, например, на образовательных платформах, в исследовательских средах или в информационно-емких отраслях.

2. Расширение поиска

За счет интеграции LLM с поисковыми системами обогащение результатов поиска ответами, сгенерированными LLM, повышает точность ответов на информационные запросы. Это расширяет возможности пользователей и оптимизирует рабочие процессы, упрощая доступ к необходимой информации для выполнения их задач. 

3. Обобщение текста

RAG может генерировать краткие и информативные резюме больших объемов текста. Более того, RAG экономит время и усилия пользователей, позволяя разрабатывать точные и тщательные текстовые сводки путем получения соответствующих данных из сторонних источников. 

4. Чат-боты вопросов и ответов

Интеграция LLM в чат-ботов трансформирует последующие процессы, позволяя автоматически извлекать точную информацию из документов компании и баз знаний. Это повышает эффективность чат-ботов в точном и оперативном решении запросов клиентов. 

Будущие перспективы и инновации в RAG

Уделяя все большее внимание персонализированным ответам, синтезу информации в реальном времени и уменьшая зависимость от постоянного переобучения, RAG обещает революционные разработки в языковых моделях, которые облегчат динамичное и контекстно-зависимое взаимодействие ИИ.

По мере развития RAG его плавная интеграция в разнообразные приложения с повышенной точностью предлагает пользователям усовершенствованный и надежный опыт взаимодействия.

Войти Unite.ai для лучшего понимания инноваций в области искусственного интеллекта и технологии.