Post-RAG Evolucija: AI-jeva pot od pridobivanja informacij do sklepanja v realnem času

Iskalniki in zbirke podatkov so se leta zanašali na bistveno ujemanje ključnih besed, kar je pogosto vodilo do razdrobljenih rezultatov s pomanjkanjem konteksta. Uvedba generativne umetne inteligence in pojav Retrieval-Augmented Generation (RAG) so preoblikovali tradicionalno iskanje informacij in omogočili AI, da iz obsežnih virov izvleče ustrezne podatke in ustvari strukturirane, skladne odzive. Ta razvoj je izboljšal natančnost, zmanjšal napačne informacije in naredil iskanje, ki ga poganja AI, bolj interaktivno.
Čeprav je RAG odličen pri pridobivanju in generiranju besedila, ostaja omejen na iskanje na ravni površine. Ne more odkriti novega znanja ali razložiti svojega procesa razmišljanja. Raziskovalci odpravljajo te vrzeli tako, da RAG oblikujejo v stroj za razmišljanje v realnem času, ki je sposoben razmišljanja, reševanja problemov in sprejemanja odločitev s pregledno in razložljivo logiko. Ta članek raziskuje najnovejši razvoj v RAG in poudarja napredek, ki vodi RAG k globljemu razmišljanju, odkrivanju znanja v realnem času in inteligentnemu odločanju.

Od pridobivanja informacij do inteligentnega sklepanja

Strukturirano razmišljanje je ključni napredek, ki je pripeljal do razvoja RAG. Razmišljanje po verigi misli (CoT) je izboljšal velike jezikovne modele (LLM), tako da jim je omogočil povezovanje idej, razčlenitev zapletenih problemov in izboljšanje odgovorov korak za korakom. Ta metoda pomaga AI bolje razumeti kontekst, razreševati dvoumnosti in se prilagajati novim izzivom.
Razvoj agentski AI je te zmožnosti še razširil, kar AI omogoča načrtovanje in izvajanje nalog ter izboljšanje njegovega razmišljanja. Ti sistemi lahko analizirajo podatke, krmarijo po kompleksnih podatkovnih okoljih in sprejemajo premišljene odločitve.
Raziskovalci integrirajo CoT in agentsko umetno inteligenco z RAG, da bi presegli pasivno iskanje in omogočili izvajanje globljega razmišljanja, odkrivanja znanja v realnem času in strukturiranega odločanja. Ta premik je privedel do inovacij, kot so Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) in Agentic RAR, zaradi česar je umetna inteligenca bolj spretna pri analizi in uporabi znanja v realnem času.

Genesis: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG je bil predvsem razvili obravnavati ključno omejitev velikih jezikovnih modelov (LLM) – njihovo odvisnost od statičnih podatkov o usposabljanju. Brez dostopa do informacij v realnem času ali domensko specifičnih informacij lahko LLM ustvarijo netočne ali zastarele odgovore, pojav, znan kot halucinacija. RAG izboljšuje LLM z integracijo zmožnosti iskanja informacij, kar jim omogoča dostop do zunanjih virov podatkov in virov podatkov v realnem času. To zagotavlja, da so odgovori natančnejši, utemeljeni na verodostojnih virih in kontekstualno ustrezni.
Osnovna funkcionalnost RAG sledi strukturiranemu procesu: najprej se podatki pretvorijo v vdelavo – numerične predstavitve v vektorskem prostoru – in shranijo v vektorsko bazo podatkov za učinkovito iskanje. Ko uporabnik odda poizvedbo, sistem pridobi ustrezne dokumente tako, da primerja vdelavo poizvedbe s shranjenimi vdelavami. Pridobljeni podatki so nato integrirani v izvirno poizvedbo, ki obogati kontekst LLM, preden ustvari odgovor. Ta pristop omogoča aplikacijam, kot so chatboti, dostop do podatkov podjetja ali sistemov AI, ki zagotavljajo informacije iz preverjenih virov.
Medtem ko je RAG izboljšal iskanje informacij z zagotavljanjem natančnih odgovorov namesto samo seznama dokumentov, ima še vedno omejitve. Manjka mu logičnega sklepanja, jasnih razlag in avtonomije, kar je bistvenega pomena za to, da sistemi AI postanejo prava orodja za odkrivanje znanja. Trenutno RAG ne razume zares podatkov, ki jih pridobi – samo jih organizira in predstavi na strukturiran način.

Retrieval-Augmented Thoughts (RAT)

Raziskovalci so predstavili Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) za izboljšanje RAG z zmožnostmi sklepanja. Za razliko od tradicionalnega RAG, ki pridobi informacije enkrat, preden ustvari odgovor, RAT pridobi podatke v več stopnjah v celotnem procesu razmišljanja. Ta pristop posnema človeško razmišljanje z nenehnim zbiranjem in ponovnim ocenjevanjem informacij za izboljšanje zaključkov.
RAT sledi strukturiranemu večstopenjskemu procesu iskanja, ki AI omogoča, da iterativno izboljša svoje odzive. Namesto da bi se zanašal na en sam prenos podatkov, korak za korakom izpopolnjuje svoje razmišljanje, kar vodi do natančnejših in logičnejših rezultatov. Večstopenjski postopek iskanja prav tako omogoča modelu, da oriše svoj proces sklepanja, zaradi česar je RAT bolj razumljiv in zanesljiv sistem iskanja. Poleg tega dinamične injekcije znanja zagotavljajo, da je iskanje prilagodljivo in po potrebi vključuje nove informacije na podlagi razvoja sklepanja.

Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)

Medtem ko je Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) izboljša večstopenjsko iskanje informacij, sama po sebi ne izboljša logičnega sklepanja. Da bi rešili to težavo, so raziskovalci razvili Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) – okvir, ki združuje tehnike simboličnega sklepanja, grafe znanja in sisteme, ki temeljijo na pravilih, da bi zagotovili, da umetna inteligenca obdeluje informacije s strukturiranimi logičnimi koraki in ne zgolj s statističnimi napovedmi.
Delovni tok RAR vključuje pridobivanje strukturiranega znanja iz domensko specifičnih virov in ne dejanskih izrezkov. Mehanizem za simbolično sklepanje nato uporabi pravila logičnega sklepanja za obdelavo teh informacij. Namesto pasivnega združevanja podatkov sistem iterativno izboljša svoje poizvedbe na podlagi vmesnih rezultatov sklepanja, kar izboljša natančnost odziva. Končno RAR ponuja razložljive odgovore s podrobnostmi o logičnih korakih in referencah, ki so pripeljale do njegovih zaključkov.
Ta pristop je še posebej dragocen v panogah, kot so pravo, finance in zdravstvo, kjer strukturirano sklepanje omogoča, da umetna inteligenca natančneje obravnava zapleteno odločanje. Z uporabo logičnih okvirov lahko umetna inteligenca zagotovi dobro utemeljene, pregledne in zanesljive vpoglede, s čimer zagotovi, da odločitve temeljijo na jasnih, sledljivih razlogih in ne zgolj na statističnih napovedih.

Agentski RAR

Kljub napredku RAR v razmišljanju še vedno deluje reaktivno in se odziva na poizvedbe, ne da bi aktivno izboljšal svoj pristop odkrivanja znanja. Razširjeno sklepanje agentskega pridobivanja (Agentic RAR) naredi umetno inteligenco še korak dlje z vdelavo zmožnosti avtonomnega odločanja. Namesto pasivnega pridobivanja podatkov ti sistemi iterativno načrtujejo, izvajajo in izpopolnjujejo pridobivanje znanja in reševanje problemov, zaradi česar so bolj prilagodljivi izzivom v resničnem svetu.

Agentic RAR združuje programe LLM, ki lahko izvajajo zapletene naloge razmišljanja, specializirane agente, usposobljene za domensko specifične aplikacije, kot je analiza podatkov ali optimizacija iskanja, in grafe znanja, ki se dinamično razvijajo na podlagi novih informacij. Ti elementi skupaj ustvarjajo sisteme umetne inteligence, ki se lahko spopadejo z zapletenimi problemi, prilagodijo novim vpogledom in zagotovijo pregledne, razložljive rezultate.

Posledice prihodnosti

Prehod z RAG na RAR in razvoj sistemov Agentic RAR sta koraka, da RAG premaknemo onkraj statičnega pridobivanja informacij in ga spremenimo v dinamičen stroj za razmišljanje v realnem času, ki je sposoben prefinjenega razmišljanja in odločanja.

Vpliv teh dogodkov sega na različna področja. Pri raziskavah in razvoju lahko umetna inteligenca pomaga pri kompleksni analizi podatkov, ustvarjanju hipotez in znanstvenih odkritjih ter pospešuje inovacije. V financah, zdravstvu in pravu lahko umetna inteligenca obravnava zapletene probleme, zagotavlja niansirane vpoglede in podpira kompleksne procese odločanja. Pomočniki AI, ki jih poganjajo zmožnosti globokega razmišljanja, lahko ponudijo prilagojene in kontekstualno ustrezne odzive ter se prilagajajo spreminjajočim se potrebam uporabnikov.

Bottom Line

Prehod od umetne inteligence, ki temelji na iskanju, k sistemom razmišljanja v realnem času predstavlja pomemben razvoj pri odkrivanju znanja. Medtem ko je RAG postavil temelje za boljšo sintezo informacij, RAR in Agentic RAR potiskata AI k avtonomnemu sklepanju in reševanju problemov. Ko bodo ti sistemi dozoreli, bo AI prešel iz zgolj informacijskih pomočnikov v strateške partnerje pri odkrivanju znanja, kritični analizi in obveščanju v realnem času na več področjih.