Čo je Retrieval Augmented Generation?

Veľké jazykové modely (LLM) prispeli k pokroku v oblasti spracovania prirodzeného jazyka (NLP), avšak existujúca medzera pretrváva v kontextovom chápaní. LLM môžu niekedy produkovať nepresné alebo nespoľahlivé odpovedefenomén známy ako „halucinácie." 

Napríklad pri ChatGPT je výskyt halucinácií približne rovnaký 15% až 20% približne 80 % času.

Retrieval Augmented Generation (RAG) je výkonný rámec umelej inteligencie (AI) navrhnutý tak, aby riešil kontextovú medzeru optimalizáciou výstupu LLM. RAG využíva rozsiahle externé znalosti prostredníctvom vyhľadávania, čím zvyšuje schopnosť LLM generovať presné, presné a kontextovo bohaté odpovede.  

Poďme preskúmať význam RAG v systémoch AI a odhaliť jeho potenciál spôsobiť revolúciu v porozumení a vytváraní jazykov.

Čo je to Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Ako hybridný rámec, handra spája silné stránky generatívnych a vyhľadávacích modelov. Táto kombinácia využíva zdroje znalostí tretích strán na podporu interných reprezentácií a vytvára presnejšie a spoľahlivejšie odpovede. 

Architektúra RAG je charakteristická a spája modely sekvencie po sekvencii (seq2seq) s komponentmi Dense Passage Retrieval (DPR). Táto fúzia umožňuje modelu generovať kontextovo relevantné odpovede založené na presných informáciách. 

RAG zavádza transparentnosť s robustným mechanizmom na overovanie faktov a validáciu s cieľom zabezpečiť spoľahlivosť a presnosť. 

Ako funguje rozšírená generácia vyhľadávania? 

V roku 2020 spoločnosť Meta predstavila Rámec RAG rozšíriť LLM nad rámec ich tréningových údajov. Rovnako ako skúška s otvorenou knihou, RAG umožňuje LLM využiť špecializované znalosti na presnejšie odpovede prístupom k informáciám zo skutočného sveta v odpovediach na otázky, namiesto toho, aby sa spoliehali iba na zapamätané fakty.

Pôvodný model RAG od Meta (Zdroj obrazu)

Táto inovatívna technika sa odchyľuje od prístupu založeného na údajoch, zahŕňa komponenty založené na znalostiach, zvyšuje presnosť, presnosť a kontextové porozumenie jazykových modelov.

RAG navyše funguje v troch krokoch, čím sa zlepšujú možnosti jazykových modelov.

Hlavné komponenty RAG (Zdroj obrazu)

• Získavanie: Modely vyhľadávania nájdu informácie spojené s výzvou používateľa, aby zlepšili reakciu jazykového modelu. To zahŕňa zosúladenie vstupov používateľa s relevantnými dokumentmi, čím sa zabezpečí prístup k presným a aktuálnym informáciám. Techniky ako Načítanie hustého priechodu (DPR) a kosínová podobnosť prispieť k efektívnemu vyhľadávaniu v RAG a ďalej spresniť zistenia ich zúžením. 
• Augmentácia: Po vyhľadávaní model RAG integruje dopyt používateľa s relevantnými získanými údajmi, pričom využíva techniky rýchleho inžinierstva, ako je extrakcia kľúčových fráz atď. Tento krok efektívne komunikuje informácie a kontext s LLM, zabezpečujúce komplexné pochopenie pre presné generovanie výstupu.
• Generácie: V tejto fáze sa rozšírené informácie dekódujú pomocou vhodného modelu, ako je postupnosť po sekvencii, aby sa vytvorila konečná odpoveď. Krok generovania zaručuje, že výstup modelu je koherentný, presný a prispôsobený podľa pokynov používateľa.

Aké sú výhody RAG?

RAG sa zaoberá kritickými výzvami v oblasti NLP, ako je zmiernenie nepresností, zníženie závislosti na statických súboroch údajov a zlepšenie kontextuálneho porozumenia pre presnejšie a presnejšie generovanie jazyka.

Inovatívny rámec RAG zvyšuje presnosť a spoľahlivosť generovaného obsahu, zlepšuje efektivitu a prispôsobivosť systémov AI.

1. Znížené halucinácie LLM

Integráciou externých zdrojov vedomostí počas prompt generácie, RAG zaisťuje, že odpovede sú pevne založené na presných a kontextovo relevantných informáciách. Odpovede môžu obsahovať aj citácie alebo referencie, ktoré používateľom umožňujú nezávisle overovať informácie. Tento prístup výrazne zvyšuje spoľahlivosť obsahu generovaného AI a znižuje halucinácie.

2. Aktuálne a presné odpovede 

RAG zmierňuje časové obmedzenie tréningových dát alebo chybného obsahu neustálym získavaním informácií v reálnom čase. Vývojári môžu bez problémov integrovať najnovšie výskumy, štatistiky alebo novinky priamo do generatívnych modelov. Navyše spája LLM so živými informačnými kanálmi sociálnych médií, spravodajskými webmi a dynamickými informačnými zdrojmi. Táto funkcia robí z RAG neoceniteľný nástroj pre aplikácie vyžadujúce presné informácie v reálnom čase.

3. Nákladová efektívnosť 

Vývoj chatbotov často zahŕňa využitie základných modelov, ktoré sú LLM prístupné cez API so širokým školením. Napriek tomu preškolenie týchto FM na údaje špecifické pre doménu si vyžaduje vysoké výpočtové a finančné náklady. RAG optimalizuje využitie zdrojov a selektívne získava informácie podľa potreby, čím znižuje zbytočné výpočty a zvyšuje celkovú efektivitu. To zlepšuje ekonomickú životaschopnosť implementácie RAG a prispieva k udržateľnosti systémov AI.

4. Syntetizované informácie

RAG vytvára komplexné a relevantné reakcie bezproblémovým spájaním získaných znalostí s generatívnymi schopnosťami. Táto syntéza rôznych informačných zdrojov zvyšuje hĺbku porozumenia modelu a ponúka presnejšie výstupy.

5. Jednoduchosť školenia 

Užívateľsky prívetivý charakter RAG sa prejavuje v jednoduchosti výcviku. Vývojári môžu model bez námahy doladiť a prispôsobiť ho konkrétnym doménam alebo aplikáciám. Táto jednoduchosť školenia uľahčuje bezproblémovú integráciu RAG do rôznych systémov AI, vďaka čomu je všestranným a dostupným riešením na zlepšenie porozumenia a generovania jazyka.

Schopnosť RAG vyriešiť LLM halucinácie a problémy s aktuálnosťou údajov z neho robia kľúčový nástroj pre podniky, ktoré chcú zvýšiť presnosť a spoľahlivosť svojich systémov AI.

Prípady použitia RAG

handraAdaptabilita ponúka transformačné riešenia s dopadom na skutočný svet, od znalostných motorov až po vylepšené možnosti vyhľadávania. 

1. Knowledge Engine

RAG dokáže premeniť tradičné jazykové modely na komplexné znalostné motory na vytváranie aktuálneho a autentického obsahu. Je to obzvlášť cenné v scenároch, kde sa vyžadujú najnovšie informácie, ako sú vzdelávacie platformy, výskumné prostredia alebo informačne náročné odvetvia.

2. Rozšírenie vyhľadávania

Integráciou LLM s vyhľadávacími nástrojmi zlepšuje obohatenie výsledkov vyhľadávania o odpovede generované LLM presnosť odpovedí na informačné dotazy. To zlepšuje používateľskú skúsenosť a zefektívňuje pracovné postupy, čím uľahčuje prístup k potrebným informáciám pre ich úlohy. 

3. Sumarizácia textu

RAG dokáže vytvárať stručné a informatívne súhrny veľkých objemov textu. Okrem toho RAG šetrí čas a námahu používateľov tým, že umožňuje presný a dôkladný vývoj textové súhrny získaním relevantných údajov zo zdrojov tretích strán. 

4. Chatboty otázok a odpovedí

Integrácia LLM do chatbotov transformuje následné procesy tým, že umožňuje automatickú extrakciu presných informácií z firemných dokumentov a znalostných báz. To zvyšuje efektivitu chatbotov pri presnom a rýchlom riešení zákazníckych otázok. 

Budúce vyhliadky a inovácie v RAG

S rastúcim zameraním na personalizované reakcie, syntézu informácií v reálnom čase a zníženú závislosť od neustáleho preškoľovania sľubuje RAG revolučný vývoj v jazykových modeloch na uľahčenie dynamických a kontextovo uvedomelých interakcií AI.

Ako RAG dozrieva, jeho bezproblémová integrácia do rôznych aplikácií so zvýšenou presnosťou ponúka používateľom rafinovanú a spoľahlivú interakciu.

návšteva Unite.ai pre lepší prehľad o inováciách AI a technológie.