Kas ir atgūšanas paplašinātā ģenerēšana (RAG) mākslīgajā intelektā: pilnīgs ceļvedis un piemēri

Mākslīgā intelekta jomā daži termini un tehnoloģijas ir revolucionizējušas veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar automatizētām sistēmām. Viens no jēdzieniem, kas pēdējā laikā ir ieguvis vislielāko popularitāti, īpaši līdz ar lielo valodu modeļu (LLM) pieaugumu, ir izguves paplašinātā ģenerēšana (RAG). Tā ir nozīmīgs solis tālāk par tradicionālajiem ģeneratīvajiem modeļiem, un tās ietekme jau ir jūtama daudzās profesionālajās un biznesa jomās.

Ja kādreiz esat izmantojis sarunu palīgu, intelektuālu meklētājprogrammu vai nākamās paaudzes tērzēšanas robotu, iespējams, esat saskāries ar RAG darbībā — neatkarīgi no tā, vai apzinājāties to vai nē. Šī pieeja risina vienu no lielākajiem ģeneratīvā mākslīgā intelekta izaicinājumiem: sniegt precīzas, aktuālas atbildes, kuru pamatā ir pārbaudāmi avoti, nevis paļauties tikai uz statiskajām, ierobežotajām zināšanām, kas bija pieejamas valodas modeļa apmācības laikā.

Kas ir atgūšanas paplašinātā ģenerēšana (RAG)?

Izguves papildinātā ģenerēšana ir metode, kas paredzēta, lai uzlabotu ģeneratīvo valodu modeļu iespējas, integrējot uzlabotus meklēšanas un informācijas izguves mehānismus. Tā vietā, lai paļautos tikai uz to, ko modelis apguvis apmācības laikā, RAG sistēma var veikt vaicājumus no ārējiem, atjauninātiem datu avotiem un savā atbildē ieaust atbilstošus fragmentus no šiem avotiem.

Kāpēc tas ir revolucionāri? Tāpēc, ka standarta LLM — piemēram, GPT stila modelis — var atbildēt tikai ar informāciju, kas iegūta līdz noteiktam datumam. Ja parādās jauni fakti vai lietotājam ir nepieciešami ļoti specifiski dati, modelis nevar palīdzēt — vai, vēl ļaunāk, tas var sniegt novecojušas atbildes. RAG šo problēmu risina, pirms atbildes sniegšanas konsultējoties ar datubāzēm, meklētājprogrammām, API vai iekšējiem dokumentiem.

Tādā veidā RAG savieno apgūtās zināšanas un pieejamās zināšanas — bieži vien reāllaikā —, kas ir ļoti svarīgi daudziem uzņēmumiem un lietotājiem.

Kā darbojas RAG? Galvenie posmi un komponenti

RAG sistēma parasti darbojas vairākās fāzēs, veidojot hibrīda arhitektūru, kas apvieno izgūšanu un ģenerēšanu:

• Datu uzņemšana un indeksa izveide: Sistēma ievada attiecīgos datus (dokumentus, zināšanu bāzes, iekšējos failus, API utt.) un pārveido tos skaitliskos attēlojumos, ko sauc par iegulšanasŠie iegultie elementi tiek glabāti specializētās mapēs. vektoru datu bāzes, nodrošinot ātru un precīzu atbilstošas ​​informācijas meklēšanu.
• Lietotāja vaicājums: Kad lietotājs uzdod jautājumu, vaicājums tiek līdzīgi pārveidots par iegulšanas/vektora failu.
• Informācijas izguve: Šis vaicājumu vektors tiek izmantots, lai veiktu semantiskā meklēšana vektoru datubāzē, izvelkot atbilstošākos dokumentus vai fragmentus.
• Ātra bagātināšana: Iegūtie fragmenti tiek apvienoti vai citādi apvienoti ar sākotnējo vaicājumu, lai izveidotu uzvedni, kas tiek nosūtīta uz ģeneratīvo modeli (LLM).
• Atbilžu ģenerēšana: Pēc tam LLM izstrādā atbildi, pamatojoties gan uz savām iekšējām zināšanām, gan iegūto ārējo informāciju. Daudzas sistēmas atsaucas arī uz izmantotajiem avotiem, tādējādi veicinot pārredzamību un uzticēšanos.

Šis cikls sniedz atbildes, kas ir daudz aktuālākas, specifiskākas un uzticamākas nekā tradicionālās LLM atbildes.

Kāpēc radās RAG? Tradicionālo ģeneratīvo modeļu ierobežojumi un izaicinājumi

Lielie valodu modeļi ir bijis milzīgs solis uz priekšu, taču tiem ir skaidri ierobežojumi:

• Novecošana: Viņi zina tikai to, ko ir apmācīti, tāpēc viss, kas tiek publicēts pēc tam, nav pieejams.
• Specifiskuma trūkums: Viņi nevar piekļūt privātām datubāzēm, iekšējām politikām vai sensitīvai korporatīvajai informācijai.
• Augstas adaptācijas izmaksas: Šo modeļu pārapmācība vai precizēšana jauniem uzdevumiem vai jomām var būt resursietilpīga.
• Kļūdu un halucināciju risks: Modeļi dažreiz izdomā ticami skanošas, bet nepareizas atbildes — tā sauktās "halucinācijas".

RAG tika izveidots, lai risinātu šīs problēmas, nodrošinot savlaicīgas, personalizētas un atbilstoši iegūtas atbildes pat strauji mainīgos vai ļoti specializētos kontekstos.

Tehniskie pamatelementi: iegulšana, vektoru datubāzes un semantiskā meklēšana

RAG pamatā ir gan jautājumu, gan dokumentu pārveidošana matemātiskos attēlojumos (iegultos elementos), kas ļauj veikt meklēšanu, pamatojoties uz līdzību, nevis precīzu atslēgvārdu saskaņošanu.

• An iegulšana kodē teksta (jautājuma, rindkopas vai visa dokumenta) nozīmi daudzdimensionālā skaitliskā vektorā. Teksti ar līdzīgu nozīmi dod vektorus, kas atrodas tuvu viens otram.
• Vektoru datu bāzes efektīvi uzglabāt un meklēt šos vektorus, izmantojot tādas metodes kā tuvākā kaimiņa meklēšana.
• Semantiskā meklēšana izmanto iegultos elementus, lai atrastu atbilstošu informāciju, jo tā atbilst nozīmei, ne tikai atslēgvārdiem.

Tādējādi RAG var strādāt ar nestrukturētiem datiem (tekstu, PDF failiem, tērzēšanām), strukturētiem datiem (tabulām, relāciju datubāzēm) vai pat informāciju, kas reāllaikā iegūta no API vai citām sistēmām.

RAG pret klasiskajām pieejām: kas tās atšķir?

Iepriekš organizācijām bija divi galvenie veidi, kā pielāgot mākslīgā intelekta sistēmu:

• Modeļa pārkvalificēšana: Pievienot jaunus datus un atkārtoti kalibrēt modeli — lēni un dārgi.
• Laba skaņa: Pielāgojiet dažus parametrus ar konkrētai jomai raksturīgiem piemēriem — tas arī ir dārgi un neelastīgi.

Izmantojot RAG, nav nepieciešams pārkvalificēt vai pielāgot modeļa iekšējos svarus. Vienkārši atjauniniet vektoru datubāzi, un modelis automātiski ģenerēs atbildes, pamatojoties uz jaunāko informāciju. Tas nodrošina elastību un ātrumu, kas ir kritiski svarīgi pastāvīgi attīstošām organizācijām.

Kur mūsdienās tiek izmantota atgūšanas paplašinātā ģenerēšana?

RAG lietojumprogrammu skaits pieaug, īpaši jomās, kurās ir svarīga precizitāte, svaigums un personalizācija:

• Uzņēmuma tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti: Viņi sniedz klientiem vai darbiniekiem aktuālu informāciju — sākot no iekšējām politikām līdz produktu detaļām —, nesniedzot vispārīgas vai nepareizas atbildes.
• Automatizēts tehniskais atbalsts: Sistēmas reāllaikā konsultējas ar rokasgrāmatām, datubāzēm un žurnāliem, lai nodrošinātu precīzus labojumus bez cilvēka iejaukšanās.
• Satura ģenerēšana un palīdzība rakstīšanā: Platformas veido teksta melnrakstus (emuārus, aprakstus, pārskatus), apvienojot modeļa radošumu ar uzticamiem, jaunākajiem datiem, kas iegūti no ārpuses.
• Inteliģenta meklēšana milzīgos datu kopumos: No juridiskas vai medicīniskas informācijas līdz finanšu vai akadēmiskajai videi, izguve un ģenerēšana sniedz personalizētas atbildes pat no milzīgām krātuvēm.
• Izstrādātāju produktivitātes rīki: Tādi risinājumi kā GitHub Copilot izmanto RAG variantus, lai ieteiktu kodu, pamatojoties uz saglabātajiem piemēriem un atjaunināto tehnisko dokumentāciju.

Vadošie spēlētāji, piemēram, Google, AWS, Microsoft, IBM, NVIDIA, Oracle un Cohesity, jau ir iekļāvuši RAG savos produktos, uzsverot tā stratēģisko nozīmi.

RAG priekšrocības salīdzinājumā ar tīri ģeneratīviem vai tīri uz izgūšanu balstītiem modeļiem

RAG skaistums slēpjas abu pasauļu labāko apvienojumā:

• Ģenerativitāte: Tas rada plūstošas, kontekstu apzinošas atbildes, nevis tikai atkārto izgūto tekstu.
• Aktuāli un uzticami: Tas vienmēr iegūst jaunāko informāciju neatkarīgi no modeļa apmācības ierobežojuma.
• Personalizēšana: Pēc pieprasījuma tā var meklēt privātus korporatīvos datus, patentētus avotus vai specializētas zināšanu bāzes.
• Treniņu efektivitāte: Nav nepieciešama pastāvīga bāzes modeļa apmācība vai lieli jauni datu kopumi.
• Caurspīdīgums un pārbaudāmība: Daudzas RAG sistēmas citē oriģinālavotus, kas atvieglo informācijas apstiprināšanu.
• Labāka neskaidrību apstrāde: Apvienojot vairākus avotus un konsultējoties ar tiem, tas samazina halucinācijas un apjukumu.

Rezultātā tiek iegūts mākslīgais intelekts, kas ir noderīgāks, drošāks un labāk pielāgots katrai organizācijai vai lietotājam.

RAG risinājuma izveide: process, komponenti un labākā prakse

RAG ieviešana ietver vairākus tehniskus uzdevumus un svarīgus lēmumus, lai nodrošinātu maksimālu veiktspēju un atbilžu atbilstību:

• Datu sagatavošana un apstrāde: Atlasiet un notīriet avotus, kas baro vektoru datubāzi. Labi strukturēti, kontekstualizēti dati sniedz labākus rezultātus.
• Iegulšanas ģenerēšana: Izvēlieties iegulšanas modeļus (no OpenAI, Cohere vai konkrētai jomai paredzētiem variantiem), kas pārvērš tekstu semantiskos vektoros.
• Efektīva indeksēšana: Vektoru datubāzes, piemēram, Pinecone, Milvus, vai mākoņpakalpojumi, piemēram, Azure AI Search vai Google Vertex AI, indeksē milzīgus apjomus un var tikt atjaunināti reāllaikā.
• Sadalīšanas stratēģijas: Lieli dokumenti tiek sadalīti daļās — pēc garuma, sintakses (teikumi/rindkopas) vai formāta (koda bloki, tabulas).
• Iegūšana un atkārtota ranžēšana: Pēc sākotnējās meklēšanas turpmāka filtrēšana un sakārtošana nodrošina, ka LLM nonāk tikai augstas kvalitātes konteksts.
• Ātra inženierija: Tas, kā iegūtā informācija tiek ievadīta LLM uzvednē, ir ļoti svarīgi, lai iegūtu saskaņotas, precīzas un kontekstuālas atbildes.
• Novērtēšana un metrika: Komandas seko līdzi precizitātei, atbilstībai, saskaņotībai, plūdumam, drošībai un kopējai atbilžu kvalitātei, izmantojot tādus rādītājus kā pamatotība, norādījumu ievērošana un jautājumu atbilžu rezultāti.

Šo fāžu kombinācija un pilnveidošana nosaka RAG sistēmas galīgo kvalitāti.

Uzlaboti uzlabojumi un varianti: fragmentēšana, hibrīdmeklēšana un strukturētas zināšanas

RAG jau ir elastīgs, taču pastāvīgās optimizācijas turpina uzlabot izguves un atbilžu kvalitāti:

• Paplašināta sadalīšana fragmentos: Vairākas stratēģijas sagriež datus optimālos fragmentos: fiksēta garuma, sintaktisko pārtraukumpunktu, failu formātu robežu vai loģiskās struktūras (koda funkcijas, tabulas rindas, dokumentu sadaļas) izmantošana.
• Hibrīda meklēšana: Apvieno atslēgvārdu meklēšanu (BM25/Lucene) ar semantisko meklēšanu, lai maksimāli palielinātu aptvērumu un precizitāti.
• Zināšanu grafu integrācija: Tekstu var pārveidot strukturētās zināšanu diagrammās, kas nodrošina vēl viedāku un specifiskāku izguvi.
• Nepārtraukta mācīšanās un atmiņa: Dažas sistēmas pievieno moduļus, kas mācās no iepriekšējiem vaicājumiem/atbildēm vai saglabā ilgtermiņa atmiņu.
• Pārvērtēšana un galīgās atlases optimizācija: Uzlaboti algoritmi atlasa un sakārto atbilstošākos fragmentus, pirms tie sasniedz lietotājam redzamo atbildi.

RAG evolūcija virzās uz arvien izturīgākām, adaptīvākām un precīzākām sistēmām, pat tādās prasīgās jomās kā veselības aprūpe, tiesību zinātne un pētniecība.

RAG izaicinājumi un riski

Tāpat kā visas tehnoloģijas, arī RAG nav nevainojama un saskaras ar vairākām svarīgām problēmām:

• Atkarība no avota datu kvalitātes: Ja avotos ir kļūdas, novecojusi informācija vai neobjektivitāte, ģenerētās atbildes tās mantos.
• Nepareizas interpretācijas risks: Ģeneratīvais modelis var izņemt faktu fragmentus no konteksta un apkopot nepareizas vai maldinošas atbildes.
• Multimodālas informācijas apstrāde: Lai gan tiek gūti panākumi, ne visas sistēmas var optimāli apstrādāt attēlus, sarežģītas tabulas un citas modalitātes.
• Bažas par privātumu un intelektuālo īpašumu: Uzņēmumiem ir jānodrošina, ka izmantotā informācija atbilst noteikumiem un nepārkāpj trešo personu tiesības.
• Informācijas pietiekamības novērtēšana: LLM studentiem joprojām ir grūti pateikt “Es nezinu”, kas var novest pie pārāk pārliecinātām, bet nepamatotām atbildēm.

Tāpēc datu pārvaldība un apstrāde, kā arī sistēmas pārraudzība ir kritiski svarīga jebkurā nopietnā ieviešanā.

RAG lietošanas gadījumi reālajā pasaulē un piemēri

RAG jau tiek ražots daudzos profesionālos kontekstos:

• GitHub Copilot: GitHub kopilots izmanto RAG, lai ieteiktu kodu, pamatojoties uz lietotāja pašreizējo kontekstu, meklējot iekšējās krātuvēs un dokumentācijā, lai ģenerētu pielāgotus ieteikumus.
• Azure mākslīgā intelekta meklēšana: Azure AI meklēšana integrē RAG uzņēmumu risinājumiem, apvienojot atslēgvārdu, vektoru un semantisko meklēšanu vairākos Microsoft pakalpojumos.
• IBM watsonx: IBM izceļ RAG mākslīgā intelekta ieviešanas mērogošanai bez dārgas pārkvalifikācijas, pēc nepieciešamības izmantojot gan iekšējos, gan ārējos avotus.
• Google Cloud Vertex mākslīgais intelekts: google uzsver rūpīgu datu apstrādi, ātru pielāgošanu un tādus rādītājus kā saskaņotība, plūdums un pamatotība, lai uzlabotu lietotāja pieredzi.
• Orākuls: Orākuls ievieš daudzvalodu RAG sistēmas ar nepārtrauktu uzlabošanu un izsekojamiem avotiem ātrākai labošanai un atjaunināšanai.
• Gajas saliedētība: Vienotība integrē RAG liela mēroga datu pārvaldībai un uzņēmuma dublēšanai, optimizējot vaicājumus un atbildes ar uzlabotu drošību.
• NVIDIA NeMo retrīvers: NVIDIA nodrošina RAG risinājumus ar augstas veiktspējas arhitektūrām, paātrinot apstrādi un integrāciju pat personālajos datoros.

Kopā šie piemēri parāda, kā RAG pievieno inteliģenci, personalizāciju un svaigumu, ko tīras LLM programmas nevar piedāvāt.

RAG nākotne: ceļā uz inteliģentiem asistentiem un autonomiem aģentiem

Ar izgūšanu papildinātas ģenerēšanas evolūcija norāda uz integrāciju ar inteliģentiem aģentiem, kas var spriest, meklēt informāciju vairākos avotos, sadarboties un pielāgoties mainīgajiem kontekstiem ar minimālu cilvēka iejaukšanos.

Mēs varam sagaidīt gatavus risinājumus un standartizētas bibliotēkas, kas atvieglos RAG sistēmu izveidi un ieviešanu ikvienam uzņēmumam. Jau parādās īpaši RAG optimizētas tiesību zinātnes (LLM), kas labāk meklē, apvieno un sintezē informāciju.

Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam attīstoties multimodalitātes un ilgtermiņa atmiņas jomā, RAG, domājams, kļūs par faktisku standartu uzņēmumu asistentiem, produktivitātes kopilotiem un personalizētam atbalstam daudzās platformās.

Visbeidzot, uzlabojoties datu pārvaldībai, ētiskajai izvērtēšanai un strukturētu zināšanu integrācijai, RAG nostiprināsies kā visuzticamākā, mērogojamākā metode, lai reālajā pasaulē sniegtu inteliģentas, noderīgas un drošas atbildes.