Post-RAG evolyutsiyasi: AIning ma'lumot olishdan real vaqtda fikr yuritishgacha bo'lgan sayohati

Ko'p yillar davomida qidiruv tizimlari va ma'lumotlar bazalari asosiy kalit so'zlarni moslashtirishga tayanib, ko'pincha parchalangan va kontekstsiz natijalarga olib keldi. Generativ AIning joriy etilishi va paydo bo'lishi Qidiruv kengaytirilgan avlod (RAG) an'anaviy ma'lumot qidirishni o'zgartirdi, bu AIga katta manbalardan tegishli ma'lumotlarni olish va tizimli, izchil javoblarni yaratish imkonini beradi. Ushbu ishlanma aniqlikni oshirdi, noto'g'ri ma'lumotni kamaytirdi va AI yordamida qidiruvni yanada interaktiv qildi.
Biroq, RAG matnni olish va yaratishda ustun bo'lsa-da, u sirt darajasida qidirish bilan cheklangan. U yangi bilimlarni kashf eta olmaydi yoki uning fikrlash jarayonini tushuntira olmaydi. Tadqiqotchilar RAGni shaffof, tushuntiriladigan mantiq bilan fikr yuritish, muammolarni hal qilish va qaror qabul qilish qobiliyatiga ega real vaqtda fikrlash mashinasiga aylantirish orqali ushbu bo'shliqlarni hal qilmoqdalar. Ushbu maqola RAG-ning so'nggi ishlanmalarini o'rganib, RAGni chuqurroq fikrlash, real vaqtda bilimlarni kashf qilish va aqlli qarorlar qabul qilishga olib keladigan yutuqlarni ta'kidlaydi.

Ma'lumot olishdan aqlli fikrlashgacha

Strukturaviy fikrlash - bu RAG evolyutsiyasiga olib kelgan asosiy yutuq. Fikrlar zanjiri (CoT) katta til modellarini (LLM) takomillashtirib, ularga g‘oyalarni bog‘lash, murakkab muammolarni parchalash va javoblarni bosqichma-bosqich takomillashtirish imkonini berdi. Bu usul AIga kontekstni yaxshiroq tushunishga, noaniqliklarni bartaraf etishga va yangi muammolarga moslashishga yordam beradi.
Ning rivojlanishi agent AI bu imkoniyatlarni yanada kengaytirib, AIga vazifalarni rejalashtirish va bajarishga hamda o‘z fikrini yaxshilashga imkon berdi. Ushbu tizimlar ma'lumotlarni tahlil qilishi, murakkab ma'lumotlar muhitini boshqarishi va asoslangan qarorlar qabul qilishi mumkin.
Tadqiqotchilar passiv qidirishdan tashqariga chiqish uchun CoT va agent AIni RAG bilan birlashtirmoqda, bu esa unga chuqurroq mulohaza yuritish, real vaqtda bilimlarni topish va tuzilgan qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Ushbu siljish Qidiruv-kengaytirilgan fikrlar (RAT), Qidiruv-kengaytirilgan fikrlash (RAR) va Agent RAR kabi innovatsiyalarga olib keldi, bu esa AIni real vaqt rejimida bilimlarni tahlil qilish va qo'llashda yanada malakali qiladi.

Ibtido: Qidiruv-kengaytirilgan avlod (RAG)

RAG birinchi navbatda edi rivojlangan Katta til modellari (LLM) ning asosiy cheklanishini hal qilish - ularning statik ta'lim ma'lumotlariga tayanishi. Haqiqiy vaqtda yoki domenga tegishli ma'lumotlarga kirish imkoni bo'lmasa, LLMlar noto'g'ri yoki eskirgan javoblarni yaratishi mumkin, bu hodisa deb nomlanadi. gallyutsinatsiya. RAG tashqi va real vaqtda ma'lumotlar manbalariga kirish imkonini beruvchi ma'lumot qidirish imkoniyatlarini integratsiyalashgan holda LLMlarni yaxshilaydi. Bu javoblar aniqroq, nufuzli manbalarga asoslangan va kontekstga mos kelishini ta'minlaydi.
RAG ning asosiy funksionalligi tuzilgan jarayonga amal qiladi: Birinchidan, ma'lumotlar o'rnatishga aylantiriladi - vektor fazodagi raqamli tasvirlar - va samarali qidirish uchun vektor ma'lumotlar bazasida saqlanadi. Foydalanuvchi so'rovni yuborganida, tizim so'rovning o'rnatilishini saqlangan o'rnatishlar bilan solishtirish orqali tegishli hujjatlarni oladi. Keyin olingan ma'lumotlar asl so'rovga birlashtirilib, javob yaratishdan oldin LLM kontekstini boyitadi. Ushbu yondashuv kompaniya ma'lumotlariga kirish huquqiga ega chatbotlar yoki tasdiqlangan manbalardan ma'lumot beruvchi AI tizimlari kabi ilovalarga imkon beradi.
RAG faqat hujjatlarni sanab o'tish o'rniga aniq javoblar berish orqali ma'lumot qidirishni yaxshilagan bo'lsa-da, u hali ham cheklovlarga ega. Unda mantiqiy mulohazalar, aniq tushuntirishlar va avtonomiya yo'q, bu AI tizimlarini bilimlarni haqiqiy kashf qilish vositalariga aylantirish uchun zarurdir. Hozirgi vaqtda RAG o'zi oladigan ma'lumotlarni to'liq tushunmaydi - u faqat tuzilgan tarzda tashkil qiladi va taqdim etadi.

Qidiruvda kengaytirilgan fikrlar (RAT)

Tadqiqotchilar tanishtirdilar Qidiruvda kengaytirilgan fikrlar (RAT) fikrlash qobiliyatlari bilan RAGni yaxshilash. Javob berishdan oldin ma'lumotni bir marta oladigan an'anaviy RAGdan farqli o'laroq, RAT ma'lumotni fikrlash jarayonida bir necha bosqichda oladi. Ushbu yondashuv xulosalarni aniqlashtirish uchun doimiy ravishda ma'lumot to'plash va qayta baholash orqali inson tafakkuriga taqlid qiladi.
RAT tuzilgan, ko'p bosqichli qidirish jarayonini kuzatib boradi, bu AIga o'z javoblarini iterativ ravishda yaxshilashga imkon beradi. Yagona ma'lumot olishga tayanish o'rniga, u o'z fikrlarini bosqichma-bosqich aniqlaydi, bu esa aniqroq va mantiqiy natijalarga olib keladi. Ko'p bosqichli qidirish jarayoni, shuningdek, modelga o'zining fikrlash jarayonini tavsiflash imkonini beradi, bu RATni yanada tushunarli va ishonchli qidirish tizimiga aylantiradi. Bundan tashqari, dinamik bilim in'ektsiyalari mulohazalar evolyutsiyasi asosida kerak bo'lganda yangi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan holda, qidirishning moslashuvchanligini ta'minlaydi.

Qidiruv-kengaytirilgan fikrlash (RAR)

paytda Qidiruvda kengaytirilgan fikrlar (RAT) ko'p bosqichli ma'lumotni qidirishni kuchaytiradi, u mantiqiy fikrlashni yaxshilamaydi. Buni hal qilish uchun tadqiqotchilar Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)ni ishlab chiqdilar - bu AI ma'lumotni faqat statistik bashorat qilishdan ko'ra tuzilgan mantiqiy qadamlar orqali qayta ishlashini ta'minlash uchun ramziy fikrlash usullarini, bilim grafiklarini va qoidalarga asoslangan tizimlarni birlashtirgan tizim.
RAR ning ish jarayoni faktik parchalarni emas, balki domenga xos manbalardan tuzilgan bilimlarni olishni o'z ichiga oladi. Keyin ramziy fikrlash mexanizmi ushbu ma'lumotni qayta ishlash uchun mantiqiy xulosa qoidalarini qo'llaydi. Ma'lumotlarni passiv jamlash o'rniga, tizim o'z so'rovlarini oraliq fikrlash natijalari asosida iterativ tarzda aniqlaydi va javob aniqligini oshiradi. Va nihoyat, RAR o'z xulosalariga olib kelgan mantiqiy qadamlar va havolalarni batafsil bayon qilish orqali tushuntiriladigan javoblarni taqdim etadi.
Ushbu yondashuv, ayniqsa, qonun, moliya va sog'liqni saqlash kabi sohalarda qimmatlidir, bu erda tizimli fikrlash sun'iy intellektga murakkab qarorlarni yanada aniqroq hal qilishga imkon beradi. Mantiqiy asoslarni qo'llash orqali AI yaxshi asosli, shaffof va ishonchli tushunchalarni taqdim etishi mumkin, bu esa qarorlar sof statistik bashoratlarga emas, balki aniq, kuzatilishi mumkin bo'lgan mulohazalarga asoslanganligini ta'minlaydi.

Agent RAR

RARning fikrlash sohasidagi yutuqlariga qaramay, u bilimlarni kashf qilish yondashuvini faol ravishda takomillashtirmasdan, so'rovlarga javob berib, reaktiv ishlaydi. Agentlik qidiruvi - kengaytirilgan fikrlash (Agentic RAR) avtonom qarorlar qabul qilish imkoniyatlarini o'rnatish orqali AIni bir qadam oldinga olib boradi. Ma'lumotni passiv ravishda olish o'rniga, bu tizimlar bilim olish va muammolarni hal qilishni iterativ tarzda rejalashtiradi, bajaradi va takomillashtiradi, bu esa ularni haqiqiy dunyo muammolariga ko'proq moslashtiradi.

Agentic RAR murakkab fikrlash vazifalarini bajara oladigan LLMlarni, ma'lumotlarni tahlil qilish yoki qidiruvni optimallashtirish kabi domenga xos ilovalar uchun o'qitilgan ixtisoslashgan agentlarni va yangi ma'lumotlar asosida dinamik ravishda rivojlanadigan bilim grafiklarini birlashtiradi. Ushbu elementlar murakkab muammolarni hal qila oladigan, yangi tushunchalarga moslasha oladigan va shaffof, tushunarli natijalarni taqdim eta oladigan AI tizimlarini yaratish uchun birgalikda ishlaydi.

Kelajakdagi oqibatlari

RAG-dan RAR-ga o'tish va Agentic RAR tizimlarining rivojlanishi RAG-ni statik ma'lumot olishdan tashqariga o'tkazish, uni murakkab fikrlash va qaror qabul qilish qobiliyatiga ega bo'lgan dinamik, real vaqtda fikrlash mashinasiga aylantirish uchun qadamlardir.

Ushbu o'zgarishlarning ta'siri turli sohalarni qamrab oladi. Tadqiqot va ishlanmalarda AI murakkab ma'lumotlarni tahlil qilish, gipoteza yaratish va ilmiy kashfiyotlarda yordam berishi mumkin, bu esa innovatsiyalarni tezlashtiradi. Moliya, sog'liqni saqlash va huquq sohalarida AI murakkab muammolarni hal qilishi, nozik tushunchalarni taqdim etishi va murakkab qarorlar qabul qilish jarayonlarini qo'llab-quvvatlashi mumkin. Chuqur fikrlash qobiliyatiga ega bo'lgan AI yordamchilari foydalanuvchilarning o'zgaruvchan ehtiyojlariga moslashgan shaxsiylashtirilgan va kontekstga mos javoblarni taklif qilishi mumkin.

Bottom tuhfa

Qidiruvga asoslangan sun'iy intellektdan real vaqtda fikr yuritish tizimlariga o'tish bilimlarni kashf etishda sezilarli evolyutsiyani anglatadi. RAG axborotni yaxshiroq sintez qilish uchun asos yaratgan bo'lsa-da, RAR va Agentic RAR AIni avtonom fikrlash va muammolarni hal qilishga undaydi. Ushbu tizimlar etuk bo'lgach, sun'iy intellekt oddiy ma'lumot yordamchilaridan bilimlarni kashf qilish, tanqidiy tahlil qilish va real vaqt rejimida bir nechta domenlar bo'yicha razvedka bo'yicha strategik sheriklarga o'tadi.