Подолання прогалин у знаннях про штучний інтелект за допомогою RAG: методи та стратегії для підвищення продуктивності

Штучний інтелект (AI) революціонізувала нашу взаємодію з технологіями, що призвело до зростання віртуальних помічників, chatbotsта інші автоматизовані системи, здатні вирішувати складні завдання. Незважаючи на цей прогрес, навіть найдосконаліші системи ШІ стикаються зі значними обмеженнями, відомими як прогалини в знаннях. Наприклад, коли хтось запитує віртуального помічника про останню державну політику чи стан глобальної події, він може надати застарілу або неправильну інформацію.

Ця проблема виникає через те, що більшість систем штучного інтелекту покладаються на вже існуючі статичні знання, які не завжди відображають останні розробки. Щоб вирішити це, Пошуково-доповнена генерація (RAG) пропонує кращий спосіб надання актуальної та точної інформації. RAG виходить за рамки покладення лише на попередньо підготовлені дані та дозволяє ШІ активно отримувати інформацію в реальному часі. Це особливо важливо в швидкозмінних сферах, як-от охорона здоров’я, фінанси та підтримка клієнтів, де бути в курсі останніх розробок не лише корисно, але й вирішально для отримання точних результатів.

Розуміння прогалин у знаннях ШІ

Сучасні моделі ШІ стикаються з кількома серйозними проблемами. Одним із головних питань є інформація галюцинація. Це відбувається, коли ШІ впевнено генерує неправильні або сфабриковані відповіді, особливо коли йому бракує необхідних даних. Традиційні моделі AI покладаються на статичні навчальні дані, які можуть швидко застаріти.

Ще одна значна проблема катастрофічне забування. При оновленні нової інформації моделі ШІ можуть втратити раніше отримані знання. Через це штучному інтелекту важко бути в курсі справ, де інформація часто змінюється. Крім того, багатьом системам ШІ важко обробляти довгий і детальний вміст. Хоча вони добре узагальнюють короткі тексти або відповідають на конкретні запитання, вони часто зазнають невдач у ситуаціях, що вимагають глибоких знань, як-от технічна підтримка чи юридичний аналіз.

Ці обмеження знижують надійність ШІ в реальних програмах. Наприклад, система штучного інтелекту може запропонувати застарілі методи лікування або пропустити критичні зміни на фінансовому ринку, що призведе до неякісних інвестиційних порад. Усунення цих прогалин у знаннях є важливим, і саме тут на допомогу входить RAG.

Що таке Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG — це інноваційна техніка, яка поєднує два ключових компоненти, ретривер і генератор, створюючи динамічну модель штучного інтелекту, здатну надавати більш точні та актуальні відповіді. Коли користувач задає запитання, ретрівер виконує пошук у зовнішніх джерелах, таких як бази даних, онлайн-вміст або внутрішні документи, щоб знайти відповідну інформацію. Це відрізняється від статичних моделей AI, які покладаються лише на вже існуючі дані, оскільки RAG активно отримує актуальну інформацію за потреби. Отримавши відповідну інформацію, вона передається генератору, який використовує цей контекст для створення узгодженої відповіді. Ця інтеграція дозволяє моделі поєднувати наявні знання з даними в реальному часі, що призводить до більш точних і актуальних результатів.

Цей гібридний підхід зменшує ймовірність створення неправильних або застарілих відповідей і зводить до мінімуму залежність від статичних даних. Будучи гнучким і адаптивним, RAG забезпечує більш ефективне рішення для різних застосувань, особливо тих, які потребують актуальної інформації.

Методи та стратегії впровадження RAG

Успішне впровадження RAG передбачає кілька стратегій, спрямованих на максимізацію його продуктивності. Деякі основні техніки та стратегії коротко обговорюються нижче:

1. Доповнена генерація граф знань (KG-RAG)

KG-RAG включає структуровані графи знань у процес пошуку, відображаючи зв’язки між сутностями, щоб забезпечити багатший контекст для розуміння складних запитів. Цей метод особливо цінний у сфері охорони здоров’я, де конкретність і взаємозв’язок інформації є важливими для точності.

2. Чанкінг

Чунчінг передбачає розбиття великих текстів на менші, керовані блоки, що дозволяє ретриверу зосередитися на отриманні лише найбільш релевантної інформації. Наприклад, коли ви маєте справу з науково-дослідницькими статтями, фрагментація дає змогу системі видобувати певні розділи, а не обробляти цілі документи, тим самим прискорюючи пошук і підвищуючи релевантність відповідей.

3. Повторне ранжування

Повторне ранжування визначає пріоритетність отриманої інформації на основі її релевантності. Спочатку ретривер збирає список потенційних документів або проходів. Потім модель повторного ранжування оцінює ці елементи, щоб переконатися, що в процесі створення використовується найбільш відповідна контексту інформація. Цей підхід дуже важливий у підтримці клієнтів, де точність є важливою для вирішення конкретних проблем.

4. Перетворення запитів

Перетворення запиту змінюють запит користувача для підвищення точності пошуку шляхом додавання синонімів і пов’язаних термінів або перефразування запиту відповідно до структури бази знань. У таких областях, як технічна підтримка чи юридична консультація, де запити користувачів можуть бути неоднозначними або різноманітними, перетворення запитів значно покращують ефективність пошуку.

5. Включення структурованих даних

Використання як структурованих, так і неструктурованих джерел даних, таких як бази даних і графіки знань, покращує якість пошуку. Наприклад, система штучного інтелекту може використовувати структуровані ринкові дані та неструктуровані новинні статті, щоб запропонувати більш цілісний огляд фінансів.

6. Ланцюжок досліджень (CoE)

РЄ керує процесом пошуку за допомогою досліджень у графах знань, розкриваючи глибшу контекстно пов’язану інформацію, яку можна пропустити під час пошуку за один прохід. Ця техніка особливо ефективна в наукових дослідженнях, де вивчення взаємопов’язаних тем має важливе значення для отримання обґрунтованих відповідей.

7. Механізми оновлення знань

Інтеграція каналів даних у режимі реального часу забезпечує актуальність моделей RAG, включаючи оновлення в реальному часі, як-от новини чи результати досліджень, без частого повторного навчання. Поступове навчання дозволяє цим моделям постійно адаптуватися та вивчати нову інформацію, покращуючи якість відповідей.

8. Петлі зворотного зв'язку

Петлі зворотного зв’язку необхідні для покращення продуктивності RAG. Рецензенти можуть виправляти відповіді штучного інтелекту та вводити цю інформацію в модель для покращення майбутнього пошуку та генерації. Система підрахунку отриманих даних забезпечує використання лише найрелевантнішої інформації, що підвищує точність.

Застосування цих методів і стратегій може значно підвищити продуктивність моделей RAG, забезпечуючи більш точні, відповідні та актуальні відповіді в різних програмах.

Реальні приклади організацій, які використовують RAG

Кілька компаній і стартапів активно використовують RAG, щоб покращити свої моделі штучного інтелекту за допомогою актуальної актуальної інформації. Наприклад, Контекстний ШІ, стартап із Силіконової долини, розробив платформу під назвою RAG 2.0, яка значно покращує точність і продуктивність моделей ШІ. Завдяки тісній інтеграції архітектури retriever з Великі мовні моделі (LLM), їхня система зменшує кількість помилок і надає більш точні та актуальні відповіді. Компанія також оптимізує свою платформу для роботи в меншій інфраструктурі, що робить її застосовною для різноманітних галузей, включаючи фінанси, виробництво, медичне обладнання та робототехніку.

Подібним чином компанії люблять F5 і NetApp використовуйте RAG, щоб дозволити підприємствам поєднувати попередньо навчені моделі, такі як ChatGPT, із своїми власними даними. Ця інтеграція дозволяє компаніям отримувати точні, контекстуально обізнані відповіді, адаптовані до їхніх конкретних потреб, без великих витрат на створення або тонке налаштування LLM з нуля. Цей підхід особливо корисний для компаній, які потребують ефективного отримання інформації зі своїх внутрішніх даних.

Hugging Face також пропонує комбіновані моделі RAG пошук щільного проходу (DPR) з технологією послідовності до послідовності (seq2seq) для покращення пошуку даних і створення тексту для конкретних завдань. Це налаштування дозволяє точно налаштовувати моделі RAG для кращого задоволення різноманітних потреб додатків, наприклад обробка природного мови і відповіді на питання відкритого домену.

Етичні міркування та майбутнє RAG

Хоча RAG пропонує численні переваги, це також викликає етичні проблеми. Одним із головних питань є упередженість і справедливість. Джерела, які використовуються для пошуку, за своєю суттю можуть бути упередженими, що може призвести до спотворених відповідей ШІ. Щоб забезпечити справедливість, важливо використовувати різноманітні джерела та використовувати алгоритми виявлення упередженості. Існує також ризик неправильного використання, коли RAG може використовуватися для поширення дезінформації або отримання конфіденційних даних. Він повинен захищати свої програми, застосовуючи етичні принципи та заходи безпеки, такі як контроль доступу та шифрування даних.

Технологія RAG продовжує розвиватися, дослідження зосереджуються на вдосконаленні методів нейронного пошуку та вивченні гібридних моделей, які поєднують кілька підходів. Існує також потенціал в інтеграції мультимодальних даних, таких як текст, зображення та аудіо, у системи RAG, що відкриває нові можливості для додатків у таких сферах, як медична діагностика та створення мультимедійного контенту. Крім того, RAG може розвинутися, щоб включити персональні бази знань, дозволяючи ШІ надавати відповіді, адаптовані до окремих користувачів. Це покращить роботу користувачів у таких секторах, як охорона здоров’я та підтримка клієнтів.

Bottom Line

Підсумовуючи, RAG є потужним інструментом, який усуває обмеження традиційних моделей штучного інтелекту шляхом активного отримання інформації в реальному часі та надання більш точних, релевантних контексту відповідей. Його гнучкий підхід у поєднанні з такими методами, як графіки знань, фрагментація та перетворення запитів, робить його дуже ефективним у різних галузях, зокрема в охороні здоров’я, фінансах і підтримці клієнтів.

Однак впровадження RAG вимагає особливої ​​уваги до етичних міркувань, зокрема упередженості та безпеки даних. Оскільки технологія продовжує розвиватися, RAG має потенціал для створення більш персоналізованих і надійних систем штучного інтелекту, зрештою змінюючи те, як ми використовуємо штучний інтелект у швидкозмінних середовищах, керованих інформацією.