Що таке доповнена пошукова генерація?

Великі мовні моделі (LLM) зробили внесок у розвиток сфери обробки природної мови (NLP), але існує прогалина в розумінні контексту. LLM іноді можуть виробляти неточні або недостовірні відповіді, явище, відоме як «галюцинації». 

Наприклад, за допомогою ChatGPT, виникнення галюцинацій приблизно приблизно 15% до 20% близько 80% часу.

Retrieval Augmented Generation (RAG) — це потужна структура штучного інтелекту (AI), розроблена для усунення розриву контексту шляхом оптимізації результатів LLM. RAG використовує величезні зовнішні знання за допомогою пошуку, підвищуючи здатність LLM генерувати точні, точні та контекстно багаті відповіді.  

Давайте дослідимо значення RAG у системах штучного інтелекту, розкриваючи його потенціал для революціонізування розуміння та генерації мови.

Що таке Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Як гібридна структура, КГР поєднує в собі сильні сторони генеративної та пошукової моделей. Ця комбінація використовує сторонні джерела знань для підтримки внутрішніх уявлень і отримання більш точних і надійних відповідей. 

Архітектура RAG є відмінною, поєднуючи моделі послідовності до послідовності (seq2seq) із компонентами щільного пошуку проходу (DPR). Це злиття дає змогу моделі генерувати релевантні відповіді на основі точної інформації. 

RAG забезпечує прозорість за допомогою надійного механізму перевірки фактів і підтвердження для забезпечення надійності та точності. 

Як працює доповнена генерація пошуку? 

У 2020 році Meta представила Рамка RAG розширити LLM за межі своїх навчальних даних. Подібно до іспиту з відкритою книгою, RAG дає змогу магістрам права використовувати спеціальні знання для більш точних відповідей, отримуючи доступ до реальної інформації у відповідь на запитання, а не покладатися виключно на завчені факти.

Оригінальна модель RAG від Meta (Image Source)

Ця інноваційна методика відходить від підходу, керованого даними, включаючи компоненти, керовані знаннями, підвищуючи точність, прецизійність та контекстуальне розуміння мовних моделей.

Крім того, RAG функціонує в три етапи, розширюючи можливості мовних моделей.

Основні компоненти RAG (Image Source)

• Отримання: Моделі пошуку знаходять інформацію, пов'язану з підказкою користувача, щоб покращити відповідь мовної моделі. Це включає зіставлення введених користувачем даних з відповідними документами, що забезпечує доступ до точної та актуальної інформації. Такі методи, як Пошук щільного проходу (ДНР) і косинусова подібність сприяють ефективному пошуку в RAG і додатково уточнюють висновки, звужуючи їх. 
• збільшення: Після отримання модель RAG інтегрує запит користувача з відповідними отриманими даними, використовуючи оперативні методи розробки, як-от виділення ключової фрази тощо. Цей крок ефективно передає інформацію та контекст до LLM, забезпечуючи всебічне розуміння для отримання точного результату.
• ПоколінняНа цьому етапі доповнена інформація декодується за допомогою відповідної моделі, такої як послідовність-до-послідовності, для отримання кінцевої відповіді. Етап генерації гарантує, що вихідні дані моделі є узгодженими, точними та адаптованими відповідно до запитів користувача.

Які переваги RAG?

RAG вирішує критичні проблеми в НЛП, такі як пом’якшення неточностей, зменшення залежності від статичних наборів даних і покращення розуміння контексту для більш витонченої та точної генерації мови.

Інноваційна структура RAG підвищує точність і надійність створеного контенту, підвищуючи ефективність і адаптивність систем ШІ.

1. Зменшені галюцинації LLM

Шляхом інтеграції зовнішніх джерел знань під час підказка Завдяки генерації ШІ, RAG гарантує, що відповіді міцно ґрунтуються на точній та контекстуально релевантній інформації. Відповіді також можуть містити цитати або посилання, що дає користувачам змогу самостійно перевіряти інформацію. Такий підхід значно підвищує надійність контенту, згенерованого ШІ, та зменшує галюцинації.

2. Актуальні та точні відповіді 

RAG зменшує часові обмеження навчальних даних або помилкового вмісту шляхом постійного отримання інформації в реальному часі. Розробники можуть безперешкодно інтегрувати останні дослідження, статистику чи новини безпосередньо в генеративні моделі. Крім того, він підключає LLM до живих каналів соціальних мереж, сайтів новин і динамічних джерел інформації. Ця функція робить RAG безцінним інструментом для програм, яким потрібна точна інформація в реальному часі.

3. Економічність 

Розробка чат-ботів часто передбачає використання базових моделей, які є доступними через API магістрами права з широким навчанням. Тим не менш, перепідготовка цих FM для даних, що стосуються предметної області, вимагає великих обчислювальних і фінансових витрат. RAG оптимізує використання ресурсів і вибірково отримує необхідну інформацію, зменшуючи непотрібні обчислення та підвищуючи загальну ефективність. Це покращує економічну життєздатність впровадження RAG і сприяє стійкості систем ШІ.

4. Синтезована інформація

RAG створює комплексні та релевантні відповіді, бездоганно поєднуючи отримані знання з генеративними можливостями. Такий синтез різноманітних джерел інформації підвищує глибину розуміння моделі, пропонуючи точніші результати.

5. Легкість навчання 

Зручність RAG проявляється в легкості навчання. Розробники можуть без зусиль налаштовувати модель, адаптуючи її до конкретних областей або застосувань. Така простота навчання сприяє безперешкодній інтеграції RAG у різні системи штучного інтелекту, що робить його універсальним та доступним рішенням для покращення розуміння та генерації мови.

Здатність RAG вирішувати Галюцинації LLM і проблеми з свіжістю даних роблять його ключовим інструментом для компаній, які прагнуть підвищити точність і надійність своїх систем ШІ.

Випадки використання RAG

КГРАдаптивність пропонує трансформаційні рішення з реальним впливом, від механізмів знань до покращення можливостей пошуку. 

1. Двигун знань

RAG може перетворювати традиційні мовні моделі на комплексні механізми знань для створення актуального та автентичного вмісту. Це особливо цінно в ситуаціях, коли потрібна найновіша інформація, наприклад, на освітніх платформах, дослідницьких середовищах або інформаційно-інтенсивних галузях.

2. Розширення пошуку

Завдяки інтеграції LLM з пошуковими системами, збагачення результатів пошуку відповідями, створеними LLM, покращує точність відповідей на інформаційні запити. Це покращує взаємодію з користувачем і спрощує робочі процеси, спрощуючи доступ до необхідної інформації для їхніх завдань. 

3. Конспектування тексту

RAG може генерувати стислі та інформативні резюме великих обсягів тексту. Крім того, RAG економить час і зусилля користувачів, забезпечуючи точну та ретельну розробку текстові конспекти шляхом отримання відповідних даних зі сторонніх джерел. 

4. Чат-боти із запитаннями та відповідями

Інтеграція магістерських програм у чат-боти перетворює процеси подальшої роботи, забезпечуючи автоматичне вилучення точної інформації з документів компанії та баз знань. Це підвищує ефективність чат-ботів у точному та швидкому вирішенні запитів клієнтів. 

Майбутні перспективи та інновації в RAG

Завдяки зростанню уваги до персоналізованих відповідей, синтезу інформації в реальному часі та зменшення залежності від постійного перенавчання, RAG обіцяє революційні розробки в мовних моделях для сприяння динамічній взаємодії ШІ з урахуванням контексту.

У міру розвитку RAG його плавна інтеграція в різноманітні додатки з підвищеною точністю пропонує користувачам вишукану та надійну взаємодію.

Visit Unite.ai для кращого розуміння інновацій ШІ та технології.