ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)
Поисково-расширенная генерация, или RAG, представляет собой метод улучшения вывода больших языковых моделей за счет включения информации из внешних баз знаний или источников.
Извлекая соответствующие данные или документы перед генерацией ответа, RAG повышает точность, надежность и информативность генерируемого текста. Такой подход помогает обосновать создаваемый контент во внешних источниках информации, гарантируя, что результат будет более контекстуально релевантным и фактически точным.
Читайте дальше, чтобы узнать больше о RAG, о том, как он работает, о вариантах его использования и чем он отличается от традиционного процесса обработки естественного языка (NLP).
Вы, наверное, слышали, как люди говорят, что контент, созданный искусственным интеллектом, подвержен плагиату и недостатку оригинальности. В традиционных задачах обработки естественного языка языковые модели генерируют ответы, основанные исключительно на шаблонах и информации, содержащейся в их обучающих данных. Хотя этот подход показал впечатляющие результаты, он также имеет ограничения, такие как возможность генерации некорректных или предвзятых выходных данных, особенно при работе со сложными или неоднозначными запросами.
Поисково -расширенная генерация – это метод, который решает эту проблему, объединяя возможности как обработки естественного языка, так и поиска информации.
Представьте, что вы пытаетесь написать исследовательскую работу без доступа к Интернету или каким-либо внешним ресурсам. Возможно, у вас есть общее представление о теме, но для подтверждения ваших аргументов и проведения углубленного анализа вам необходимо обратиться к различным источникам информации.
Здесь на помощь приходит RAG — он выступает в роли вашего помощника по исследованиям, помогая вам получать доступ к релевантной информации и интегрировать ее для повышения качества и глубины вашей работы.
Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объемах данных. Они подобны начитанным людям, которые обладают широким пониманием различных тем. Они могут предоставлять общую информацию и отвечать на различные запросы на основе своей обширной базы знаний. Но для получения более точных, надежных и подробных ответов, подкрепленных конкретными доказательствами или примерами, LLM часто нуждаются в помощи методов RAG. Это похоже на то, как даже самому осведомленному человеку может потребоваться обратиться к ссылкам или источникам, чтобы дать исчерпывающие и точные ответы в определенных ситуациях.
Поисково-расширенная генерация (RAG) – это архитектура модели искусственного интеллекта, которая сочетает в себе сильные стороны предварительно обученных параметрических моделей (например, моделей на основе трансформатора) с непараметрическим поиском в памяти, позволяя генерировать текст, зависящий как от запроса ввода, так и от внешних источников знаний.
Работоспособность RAG-модели начинается с пользовательского запроса или подсказки. Поисковая модель активируется, когда вы вводите свои вопросы в текстовое поле generative AI.
На этапе запроса или подсказки система выполняет поиск в большом источнике знаний, чтобы найти соответствующую информацию на основе входного запроса или подсказки. Этим источником знаний может быть набор документов, база данных или любое другое хранилище структурированных или неструктурированных данных. Это также может быть база знаний вашей компании.
Например, если входной запрос звучит так: “Каковы симптомы COVID-19?”, система RAG будет выполнять поиск и извлекать соответствующую информацию из базы данных медицинских документов или статей.
Как только соответствующая информация найдена, система RAG выбирает набор потенциальных отрывков или документов, которые, вероятно, содержат полезную информацию для генерации ответа. Этот шаг помогает отфильтровать нерелевантную или избыточную информацию и выбрать только наиболее релевантный ответ на ваш вопрос.
В примере с COVID-19 система может выбирать отрывки из медицинских статей, в которых перечислены общие симптомы, связанные с заболеванием.
На этапе генерации результат возвращается пользователю. RAG использует выбранные фрагменты-кандидаты в качестве контекста для генерации ответа или текста.
Этот процесс генерации может основываться на различных методах, таких как нейро-языковые модели (например, GPT) или другие архитектуры генерации. Сгенерированный ответ должен быть последовательным, релевантным и информативным на основе входного запроса и извлеченного контекста.
Системы RAG могут смягчать последствия предвзятости, присущие любому отдельному набору данных или хранилищу знаний, путем извлечения информации из различных источников. Это помогает обеспечивать более сбалансированные и объективные ответы, поскольку система учитывает более широкий спектр перспектив и точек зрения. Продвигая инклюзивность и разнообразие в извлекаемом контенте, модели RAG создают более справедливые взаимодействия.
Галлюцинации относятся к генерации неверной или бессмысленной информации большими языковыми моделями. Системы RAG снижают этот риск, включая реальную информацию, полученную из внешних источников знаний.
Извлекая и обосновывая ответы на основе проверенной внешней информации, модели RAG с меньшей вероятностью генерируют галлюцинаторный контент. Такая зависимость от внешнего контекста помогает гарантировать, что генерируемые ответы основаны на реальности и соответствуют фактической информации, снижая вероятность получения неточных или вводящих в заблуждение результатов.
Метод RAG может генерировать релевантные, беглые и связные ответы за счет сочетания методов поиска и генерации, что приводит к более качественным результатам, чем чисто генеративные подходы. Очевидно, что даже лучший магистр права имеет свои ограничения – RAG – это технология, необходимая для расширения базы знаний.
На этой диаграмме кратко изложены соображения по выбору между RAG и точной настройкой модели искусственного интеллекта на основе различных аспектов.
| Критерии | RAG | Точная настройка модели искусственного интеллекта |
|---|---|---|
| Внешний доступ к знаниям | Подходит для задач, требующих доступа к внешним источникам знаний. | Может не требовать внешнего доступа к знаниям. |
| Интеграция знаний | Превосходно интегрирует внешние знания в генерируемые ответы, обеспечивая более полные и информативные результаты. | Может возникнуть проблема с включением внешних знаний, выходящих за рамки того, что закодировано в данных точной настройки, что потенциально приводит к менее разнообразным или контекстуально релевантным ответам. |
| Компромисс в производительности | Предлагает компромисс между задержкой ответа и информационной насыщенностью, при этом более длительное время отклика потенциально приводит к более полным и контекстуально релевантным результатам. | Обеспечивает более быстрое время отклика, но может принести в жертву некоторую степень понимания контекста и интеграции знаний по сравнению с RAG. |
| Характер задачи | Подходит для задач, требующих доступа к внешним источникам знаний и понимания контекста, таких как ответы на вопросы, диалоговые системы и генерация контента. | Идеально подходит для задач, в которых модель должна специализироваться в определенной предметной области или выполнять узкий круг задач, таких как анализ настроений или распознавание именованных объектов. |
| Интерпретируемость | Обеспечивает прозрачный доступ к извлеченным источникам знаний, позволяя пользователям понимать основу для генерируемых ответов. | Низкая интерпретируемость. |
| Требования к задержке | Процесс извлечения может приводить к задержкам, особенно при доступе к большим источникам знаний, но сама генерация может быть быстрой, как только получен контекст. | Как правило, время вывода увеличивается быстрее, поскольку модель точно настроена под конкретную задачу и может потребовать меньше поиска внешних данных во время вывода. |
Модели RAG используются в системах ответов на вопросы для предоставления более точных и контекстно-зависимых ответов на запросы пользователей. Эти системы могут быть развернуты в чат-ботах службы поддержки клиентов, виртуальных помощниках с искусственным интеллектом и поисковых системах для предоставления пользователям релевантной информации на естественном языке.
RAG может улучшить традиционные поисковые системы, предоставляя более контекстуально релевантные результаты. Вместо простого подбора ключевых слов он извлекает релевантные отрывки из более крупной базы данных и генерирует ответы, которые в большей степени соответствуют запросу пользователя.
RAG может привести в действие механизмы сбора знаний, где пользователи могут задавать вопросы на естественном языке и получать хорошо информированные ответы. Это особенно полезно в областях с большим объемом структурированных или неструктурированных данных, таких как здравоохранение, юриспруденция, финансы или научные исследования.
Традиционные подходы к вопросам и ответам в значительной степени зависят от подбора ключевых слов для поиска информации, что может привести к ограничениям в точном понимании запросов пользователей и предоставлении релевантных результатов.
В отличие от этого, RAG предлагает более продвинутый и контекстуально ориентированный подход к поиску информации. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на подбор ключевых слов, RAG использует комбинацию методов, включая понимание естественного языка и машинное обучение, для понимания семантики и контекста пользовательских запросов. Это позволяет RAG предоставлять более точные и релевантные результаты за счет понимания цели запроса, а не просто подбора ключевых слов.
Поисково-дополненная генерация имеет значительные перспективы для преобразования различных аспектов обработки естественного языка и задач генерации текстов. Объединяя сильные стороны моделей, основанных на поиске и генерации, RAG может улучшить качество, согласованность и релевантность генерируемого текста.
Использование потенциала RAG может привести к более эффективному взаимодействию с системами искусственного интеллекта, более совершенным системам ответов на вопросы и расширенным возможностям создания контента. Этот подход также может помочь в решении распространенных проблем искусственного интеллекта за счет генерации более разнообразных и информативных ответов, уменьшения искажений в генерируемом тексте и повышения общей производительности языковых моделей.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
