Як поєднання RAG із потоковими базами даних може змінити взаємодію даних у реальному часі

Тоді як великі мовні моделі (LLM) подобаються GPT-3 та Лама вражаючі своїми можливостями, їм часто потрібно більше інформації та більше доступу до даних, що стосуються домену. Генерація з доповненим пошуком (RAG) вирішує ці проблеми шляхом поєднання LLM з пошуком інформації. Ця інтеграція дозволяє плавно взаємодіяти з даними в реальному часі за допомогою природної мови, що призводить до зростання популярності в різних галузях. Однак, оскільки попит на RAG зростає, його залежність від статичних знань стала суттєвим обмеженням. Нижче ми розповідаємо про це критичне вузьке місце та про те, як об’єднання RAG із потоками даних може розблокувати нові програми в різних доменах.

Як RAG перевизначають взаємодію зі знаннями

Retrieval-Augmented Generation (RAG) поєднує великі мовні моделі (LLM) із методами пошуку інформації. Основна мета полягає в тому, щоб зв’язати вбудовані знання моделі з величезною інформацією, що постійно зростає, доступною в зовнішніх базах даних і документах. На відміну від традиційних моделей, які залежать виключно від уже існуючих навчальних даних, RAG дозволяє мовним моделям отримувати доступ до зовнішніх сховищ даних у реальному часі. Ця можливість дозволяє генерувати релевантні контексту та актуальні відповіді.

Коли користувач ставить запитання, RAG ефективно сканує відповідні набори даних або бази даних, отримує найбільш відповідну інформацію та створює відповідь на основі останніх даних. Ця динамічна функціональність робить RAG більш гнучким і точним, ніж такі моделі, як GPT-3 або БЕРТ, які спираються на знання, отримані під час навчання, які можуть швидко застаріти.

Здатність взаємодіяти із зовнішніми знаннями за допомогою природної мови зробила RAG незамінними інструментами як для компаній, так і для окремих осіб, особливо в таких сферах, як підтримка клієнтів, юридичні послуги та наукові дослідження, де своєчасна та точна інформація є життєво важливою.

Як працює RAG

Функціонує пошуково-доповнена генерація (RAG). дві ключові фази: пошук і генерація. На першому етапі, пошуку, модель сканує базу знань, таку як база даних, веб-документи або текстовий корпус, щоб знайти відповідну інформацію, яка відповідає вхідному запиту. Цей процес використовує a векторна база даних, який зберігає дані як щільні векторні представлення. Ці вектори є математичними вкладеннями, які фіксують семантичне значення документів або даних. Коли запит отримано, модель порівнює векторне представлення запиту з представленнями у векторній базі даних, щоб ефективно знайти найбільш релевантні документи або фрагменти.

Після визначення відповідної інформації починається фаза генерації. Мовна модель обробляє вхідний запит разом із отриманими документами, інтегруючи цей зовнішній контекст для отримання відповіді. Цей двоетапний підхід особливо корисний для завдань, які потребують оновлення інформації в режимі реального часу, таких як відповіді на технічні запитання, підсумовування поточних подій або вирішення запитів, пов’язаних із доменом.

Проблеми статичних RAG

Як фреймворки розробки штучного інтелекту LangChain та CallIndex спростити створення систем RAG, їх промислове застосування зростає. Однак зростання попиту на RAG виявило деякі обмеження традиційних статичних моделей. Ці проблеми в основному виникають через залежність від статичних джерел даних, таких як документи, PDF-файли та фіксовані набори даних. Хоча статичні RAG ефективно обробляють ці типи інформації, їм часто потрібна допомога з динамічними або часто змінюваними даними.

Одним із суттєвих обмежень статичних RAG є їхня залежність від векторних баз даних, які вимагають повного повторного індексування кожного разу, коли відбуваються оновлення. Цей процес може значно знизити ефективність, особливо під час взаємодії з даними в реальному часі або з даними, що постійно змінюються. Хоча векторні бази даних вміють отримувати неструктуровані дані за допомогою наближених алгоритмів пошуку, їм бракує можливості працювати з реляційними базами даних на основі SQL, які вимагають запитів до структурованих табличних даних. Це обмеження становить серйозну проблему в таких секторах, як фінанси та охорона здоров’я, де приватні дані часто розробляються через складні, структуровані конвеєри протягом багатьох років. Крім того, залежність від статичних даних означає, що у швидкоплинних середовищах відповіді, створені статичними RAG, можуть швидко застаріти або стати неактуальними.

Потокові бази даних і RAG

У той час як традиційні системи RAG покладаються на статичні бази даних, такі галузі, як фінанси, охорона здоров’я та живі новини, все частіше звертаються до потокові бази даних для керування даними в реальному часі. На відміну від статичних баз даних, потокові бази даних постійно завантажувати та обробляти інформацію, забезпечуючи миттєву доступність оновлень. Ця безпосередність має вирішальне значення в сферах, де точність і своєчасність мають значення, наприклад, відстеження змін на фондовому ринку, моніторинг стану здоров’я пацієнтів або повідомлення про останні новини. Керована подіями природа потокових баз даних дозволяє отримувати доступ до свіжих даних без затримок або неефективності повторного індексування, яке є поширеним у статичних системах.

Однак поточні способи взаємодії з потоковими базами даних все ще значною мірою залежать від традиційних методів запитів, яким важко йти в ногу з динамічною природою даних у реальному часі. Запитувати потоки вручну або розробляти користувацькі конвеєри може бути громіздким, особливо коли необхідно швидко проаналізувати величезні дані. Відсутність інтелектуальних систем, які можуть розуміти цей безперервний потік даних і генерувати інформацію про нього, підкреслює потребу в інноваціях у взаємодії з даними в реальному часі.

Ця ситуація створює можливість для нової ери взаємодії на основі штучного інтелекту, коли моделі RAG легко інтегруються з потоковими базами даних. Поєднуючи здатність RAG генерувати відповіді зі знаннями в реальному часі, системи штучного інтелекту можуть отримувати найновіші дані та представляти їх у відповідний та дієвий спосіб. Об’єднання RAG із потоковими базами даних може змінити спосіб обробки динамічної інформації, запропонувавши компаніям і окремим особам більш гнучкий, точний і ефективний спосіб роботи з даними, що постійно змінюються. Уявіть собі, що такі фінансові гіганти, як Bloomberg, використовують чат-ботів для проведення статистичного аналізу в режимі реального часу на основі свіжої інформації про ринок.

Використовуйте випадки

Інтеграція RAG з потоками даних може трансформувати різні галузі. Деякі з відомих випадків використання:

• Платформи фінансового консультування в реальному часі: у фінансовому секторі інтеграція RAG і потокових баз даних може увімкнути консультаційні системи в режимі реального часу, які пропонують миттєве, кероване даними уявлення про рух фондового ринку, коливання валют або інвестиційні можливості. Інвестори могли надсилати запити до цих систем природною мовою, щоб отримувати найновіші аналізи, допомагаючи їм приймати обґрунтовані рішення в умовах, що швидко змінюються.
• Динамічний моніторинг охорони здоров'я та допомога: У сфері охорони здоров’я, де дані в реальному часі є критично важливими, інтеграція RAG і потокових баз даних може змінити моніторинг і діагностику пацієнтів. Потокові бази даних отримували б дані пацієнтів із переносних пристроїв, датчиків або лікарняних записів у режимі реального часу. У той же час системи RAG можуть генерувати персоналізовані медичні рекомендації або сповіщення на основі найновішої інформації. Наприклад, лікар може запитати у системи штучного інтелекту останні життєво важливі показники пацієнта та отримати в режимі реального часу пропозиції щодо можливих втручань, враховуючи історичні записи та негайні зміни в стані пацієнта.
• Узагальнення та аналіз новин у прямому ефірі: Новинні організації часто обробляють величезні обсяги даних у режимі реального часу. Поєднуючи RAG із потоковими базами даних, журналісти та читачі могли миттєво отримувати доступ до короткої інформації про новинні події в режимі реального часу, доповненої останніми оновленнями, щойно вони розгортаються. Така система могла б швидко пов’язувати стару інформацію з новинними стрічками в реальному часі, щоб генерувати контекстно-залежні розповіді або ідеї про поточні глобальні події, пропонуючи своєчасне всебічне висвітлення динамічних ситуацій, таких як вибори, стихійні лиха або падіння фондового ринку.
• Спортивна аналітика в прямому ефірі: Платформи спортивної аналітики можуть отримати вигоду від конвергенції RAG і потокових баз даних, пропонуючи статистичні дані про поточні ігри чи турніри в реальному часі. Наприклад, тренер або аналітик може надіслати запит системі штучного інтелекту про ефективність гравця під час матчу в прямому ефірі, і система створить звіт, використовуючи історичні дані та статистику гри в реальному часі. Це може дозволити спортивним командам приймати обґрунтовані рішення під час ігор, наприклад коригувати стратегії на основі реальних даних про втому гравців, тактику суперника чи умови гри.

Bottom Line

У той час як традиційні системи RAG покладаються на статичні бази знань, їх інтеграція з потоковими базами даних дає змогу компаніям у різних галузях використовувати безпосередність і точність даних у реальному часі. Від фінансових консультацій у режимі реального часу до динамічного моніторингу охорони здоров’я та миттєвого аналізу новин, це поєднання забезпечує більш оперативне, інтелектуальне та контекстне прийняття рішень. Потенціал систем на базі RAG трансформувати ці сектори підкреслює необхідність постійного розвитку та розгортання, щоб забезпечити більш гнучку та точнішу взаємодію з даними.