Пост-РАГ еволуција: АИ путовање од проналажења информација до расуђивања у реалном времену

Годинама су се претраживачи и базе података ослањали на суштинско подударање кључних речи, што је често довело до фрагментираних резултата и резултата без контекста. Увођење генеративне АИ и појава Проширено генерисање (РАГ) трансформисали су традиционално проналажење информација, омогућавајући АИ да извуче релевантне податке из огромних извора и генерише структуриране, кохерентне одговоре. Овај развој је побољшао прецизност, смањио дезинформације и учинио претрагу помоћу вештачке интелигенције интерактивнијом.
Међутим, док се РАГ истиче у преузимању и генерисању текста, остаје ограничен на проналажење на површинском нивоу. Не може открити ново знање или објаснити свој процес расуђивања. Истраживачи се баве овим празнинама тако што РАГ обликују у машину за размишљање у реалном времену способну да расуђује, решава проблеме и доноси одлуке са транспарентном, објашњивом логиком. Овај чланак истражује најновија достигнућа у РАГ-у, наглашавајући напредак који РАГ води ка дубљем закључивању, откривању знања у реалном времену и интелигентном доношењу одлука.

Од проналажења информација до интелигентног расуђивања

Структурирано резоновање је кључни напредак који је довео до еволуције РАГ-а. Ланац размишљања (ЦоТ) је побољшао моделе великих језика (ЛЛМ) омогућавајући им да повежу идеје, разбију сложене проблеме и прецизирају одговоре корак по корак. Овај метод помаже вештачкој интелигенцији да боље разуме контекст, разреши нејасноће и прилагоди се новим изазовима.
Развој агентиц АИ је додатно проширио ове могућности, омогућавајући АИ да планира и извршава задатке и побољша своје резоновање. Ови системи могу да анализирају податке, да се крећу кроз сложена окружења података и доносе одлуке на основу информација.
Истраживачи интегришу ЦоТ и агентску вештачку интелигенцију са РАГ-ом како би превазишли пасивно проналажење, омогућавајући му да изврши дубље расуђивање, откривање знања у реалном времену и структурирано доношење одлука. Ова промена је довела до иновација као што су Ретриевал-Аугментед Тхоугхтс (РАТ), Ретриевал-Аугментед Реасонинг (РАР) и Агентиц РАР, чинећи АИ вештијим у анализи и примени знања у реалном времену.

Генесис: Генерација са проширеним проналажењем (РАГ)

РАГ је био првенствено развијен да се позабави кључним ограничењем великих језичких модела (ЛЛМ) – њихово ослањање на статичке податке о обуци. Без приступа информацијама у реалном времену или специфичним за домен, ЛЛМ могу да генеришу нетачне или застареле одговоре, што је феномен познат као халуцинације. РАГ побољшава ЛЛМ интегришући могућности за проналажење информација, омогућавајући им приступ екстерним изворима података и изворима података у реалном времену. Ово осигурава да су одговори тачнији, утемељени на ауторитативним изворима и контекстуално релевантни.
Основна функционалност РАГ-а прати структурирани процес: Прво, подаци се конвертују у уграђивање – нумеричке репрезентације у векторском простору – и чувају у векторској бази података ради ефикасног проналажења. Када корисник поднесе упит, систем преузима релевантне документе упоређујући уграђивање упита са сачуваним уграђивањем. Преузети подаци се затим интегришу у оригинални упит, обогаћујући ЛЛМ контекст пре генерисања одговора. Овај приступ омогућава апликацијама као што су цхатботови са приступом подацима компаније или системима вештачке интелигенције који пружају информације из проверених извора.
Иако је РАГ побољшао проналажење информација пружањем прецизних одговора уместо само навођењем докумената, он и даље има ограничења. Недостаје му логично резоновање, јасна објашњења и аутономија, што је од суштинског значаја за прављење АИ система правим алатима за откривање знања. Тренутно, РАГ не разуме заиста податке које преузима – само их организује и представља на структурисан начин.

Проширене мисли (РАТ)

Истраживачи су увели Проширене мисли (РАТ) да унапреди РАГ са способностима резоновања. За разлику од традиционалног РАГ-а, који преузима информације једном пре генерисања одговора, РАТ преузима податке у више фаза током процеса закључивања. Овај приступ опонаша људско размишљање континуираним прикупљањем и поновном проценом информација ради прецизирања закључака.
РАТ прати структурирани процес проналажења у више корака, омогућавајући АИ да побољша своје одговоре итеративно. Уместо да се ослања на један дохват података, он рафинира своје резоновање корак по корак, што доводи до прецизнијих и логичнијих излаза. Процес проналажења у више корака такође омогућава моделу да оцрта свој процес резоновања, чинећи РАТ разумљивијим и поузданијим системом за проналажење. Поред тога, динамичке ињекције знања осигуравају да је проналажење прилагодљиво, укључујући нове информације по потреби на основу еволуције закључивања.

Реасонинг-Аугментед Реасонинг (РАР)

Док Проширене мисли (РАТ) побољшава проналажење информација у више корака, он сам по себи не побољшава логичко резоновање. Да би се ово позабавили, истраживачи су развили Ретриевал-Аугментед Реасонинг (РАР) – оквир који интегрише технике симболичког закључивања, графове знања и системе засноване на правилима како би се осигурало да АИ обрађује информације кроз структуриране логичке кораке, а не чисто статистичка предвиђања.
Радни ток РАР-а укључује преузимање структурираног знања из извора специфичних за домен, а не чињеничних исјечака. Мотор симболичког закључивања затим примењује правила логичког закључивања да обради ове информације. Уместо пасивног агрегирања података, систем итеративно усавршава своје упите на основу међурезултата закључивања, побољшавајући тачност одговора. Коначно, РАР пружа објашњиве одговоре тако што описује логичке кораке и референце које су довеле до његових закључака.
Овај приступ је посебно вредан у индустријама као што су право, финансије и здравство, где структурирано резоновање омогућава вештачкој интелигенцији да прецизније управља сложеним доношењем одлука. Применом логичких оквира, АИ може да пружи добро образложене, транспарентне и поуздане увиде, обезбеђујући да се одлуке заснивају на јасном, следљивом расуђивању, а не на чисто статистичким предвиђањима.

Агентиц РАР

Упркос напретку РАР-а у закључивању, он и даље функционише реактивно, одговарајући на упите без активног усавршавања свог приступа откривању знања. Агентско проналажење – проширено резоновање (Агентиц РАР) прави АИ корак даље уграђивањем могућности аутономног доношења одлука. Уместо пасивног преузимања података, ови системи итеративно планирају, извршавају и усавршавају стицање знања и решавање проблема, чинећи их прилагодљивијим изазовима у стварном свету.

Агентски РАР интегрише ЛЛМ-ове који могу да обављају сложене задатке закључивања, специјализоване агенте обучене за апликације специфичне за домен као што су анализа података или оптимизација претраге, и графиконе знања који се динамички развијају на основу нових информација. Ови елементи раде заједно како би створили АИ системе који могу да се позабаве сложеним проблемима, прилагођавају се новим увидима и обезбеђују транспарентне, објашњиве резултате.

Будуће импликације

Прелазак са РАГ-а на РАР и развој Агентиц РАР система су кораци за померање РАГ-а даље од статичког проналажења информација, претварајући га у динамичку машину за размишљање у реалном времену способну за софистицирано расуђивање и доношење одлука.

Утицај ових развоја обухвата различите области. У истраживању и развоју, АИ може помоћи у сложеној анализи података, генерисању хипотеза и научним открићима, убрзавајући иновације. У финансијама, здравству и праву, АИ може да се носи са замршеним проблемима, пружи нијансиране увиде и подржи сложене процесе доношења одлука. АИ асистенти, вођени дубоким способностима закључивања, могу понудити персонализоване и контекстуално релевантне одговоре, прилагођавајући се потребама корисника у развоју.

Резиме

Прелазак са вештачке интелигенције засноване на проналажењу на системе расуђивања у реалном времену представља значајну еволуцију у откривању знања. Док је РАГ поставио темеље за бољу синтезу информација, РАР и Агентиц РАР гурају АИ ка аутономном закључивању и решавању проблема. Како ови системи буду сазревали, вештачка интелигенција ће прећи са пуких информационих помоћника на стратешке партнере у откривању знања, критичкој анализи и интелигенцији у реалном времену у више домена.