Дополненное поколение (Retrieval Augmented Generation, RAG)

Как работает дополненное поколение

Процесс RAG обычно включает в себя два основных этапа:

1. Поиск информации: Когда пользователь дает подсказку или запрос, система сначала использует эти данные для поиска в большом корпусе документов или векторной базе данных. Цель такого поиска - найти фрагменты текста или документы, содержащие информацию, релевантную запросу. Здесь часто используются такие техники, как семантический поиск, чтобы найти контекстно схожую информацию, а не просто совпадения по ключевым словам.
2. Генерация: Релевантная информация, полученная на первом этапе, затем объединяется с оригинальной подсказкой пользователя. Эта дополненная подсказка, теперь уже насыщенная конкретным контекстом, поступает в LLM. LLM использует как исходный запрос, так и предоставленный контекст для синтеза комплексного и фактологически обоснованного ответа. Этот процесс был официально представлен в таких исследованиях, как статья Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks.

Преимущества и применение

RAG предлагает несколько преимуществ по сравнению с использованием только стандартных LLM:

• Повышение точности: обосновывая ответы внешними данными, RAG снижает вероятность того, что LLM выдаст неверную или сфабрикованную информацию.
• Доступ к актуальной информации: Системы RAG могут получить доступ к актуальной информации, хранящейся в их базе знаний, преодолевая ограничение LLM, чьи знания заморожены на момент их последнего обучения.
• Доменно-специфические знания: Это позволяет LLM давать ответы экспертного уровня в специализированных областях, извлекая информацию из конкретных технических документов или баз данных.
• Прозрачность и доверие: Системы RAG часто могут ссылаться на источники, использованные для генерации, что повышает доверие пользователей и позволяет проверять факты, что крайне важно для этики ИИ.

Примеры из реального мира:

1. Управление корпоративными знаниями: Компании используют RAG для создания внутренних чат-ботов, которые могут точно отвечать на вопросы сотрудников, извлекая информацию из внутренних политик, технических руководств и отчетов, хранящихся на платформах вроде SharePoint или в специальных базах знаний.
2. Автоматизация поддержки клиентов: Платформы для обслуживания клиентов используют RAG для предоставления агентам поддержки или чат-ботам релевантной информации из FAQ, документации по продукту и прошлых тикетов поддержки, что позволяет быстрее и точнее решать вопросы клиентов. Такие инструменты, как Zendesk, включают в себя подобные функции.

RAG против смежных концепций

• RAG против стандартных LLM: Стандартные LLM генерируют ответы, основываясь исключительно на шаблонах, изученных в процессе обучения. RAG улучшает этот процесс за счет динамического включения внешней информации во время умозаключений, что приводит к более фактическим и контекстуально релевантным результатам.
• RAG против тонкой настройки: Тонкая настройка адаптирует предварительно обученную модель к конкретным задачам или доменам, продолжая процесс обучения на меньшем, специализированном наборе данных. Несмотря на свою эффективность, она требует значительных вычислительных ресурсов и переобучения для обновления знаний. RAG позволяет обновлять знания, просто изменяя внешний источник данных без переобучения LLM, что делает его более гибким для быстро меняющейся информации. RAG и тонкая настройка также могут использоваться вместе.
• RAG против Prompt Engineering: Инженерия подсказок включает в себя тщательное составление подсказки, чтобы направить ответ LLM. RAG автоматизирует процесс предоставления релевантного контекста в подсказке, получая его из внешнего источника. Такие фреймворки, как LangChain и LlamaIndex, предоставляют инструменты для построения конвейеров RAG.

RAG представляет собой значительный шаг на пути к созданию более грамотных и надежных систем ИИ, преодолевая разрыв между огромной генеративной мощью LLM и необходимостью обеспечения фактической точности. Хотя эта концепция часто ассоциируется с текстом, потенциально она может распространяться и на такие модели, как Ultralytics YOLO путем извлечения соответствующих визуальных примеров или метаданных, хотя это все еще развивающаяся область исследований в компьютерном зрении. Платформы вроде Ultralytics HUB облегчают управление моделями и наборами данных, которые потенциально могут служить источниками знаний в будущих мультимодальных приложениях RAG. Изучение доступных наборов данных может дать представление о том, какая структурированная информация может быть полезной.