RAG (ІІ)

RAG стає ключовою концепцією у сучасній сфері штучного інтелекту. Багато команд використовують його, щоб моделі давали більш точні та зрозумілі відповіді. Системи RAG поєднують два механізми: пошук інформації та генерацію. У комбінації модель може виходити за межі своїх навчальних даних та звертатися до свіжішої бази знань. Це допомагає уникати припущень і забезпечує більш обґрунтовані відповіді.

Що таке RAG в ІІ?

RAG – це абревіатура від Retrieval Augmented Generation (генерація з розширенням за рахунок пошуку).

Система Retrieval-Augmented Generation або LLM-система з RAG отримує інформацію з бази даних або іншого джерела. Потім ця інформація використовується моделлю для формування відповіді та створення більш релевантного контенту.

Налаштування RAG знижує ймовірність помилок, тому що система не обмежена лише навчальними даними. Вона спочатку шукає потрібну інформацію, а потім формує відповідь. Найважливіша частина процесу – етап запиту та пошуку даних.

Як працює Retrieval-Augmented Generation?

Генеративний ІІ, заснований на RAG, це двоетапний процес.

1. Спочатку система отримує дані.
2. Потім використовує ці дані для створення тексту.

Етап пошуку вибирає корисну інформацію, а генеративна модель перетворює її на практичну та обґрунтовану відповідь.

Система на базі GenAI з RAG може бути не тільки потужною, а й досить простою у реалізації.

Значення RAG

Сильніші, точніші та інформативніші відповіді стають можливими, коли модель ІІ може звертатися до актуальних даних через механізм пошуку.

Модель отримує:

• додатковий контекст,
• підвищену точність,
• найбільш надійне обґрунтування відповідей.

Це особливо важливо там, де джерела інформації динамічні та регулярно оновлюються.

Проблеми та обмеження RAG

RAG має свої складнощі.

• ІІ має вміти швидко знаходити правильні дані.
• Система може отримувати шумний або нерелевантний контент.
• Модель може погано ранжувати знайдені результати.
• Джерела даних мають бути актуальними.
• Необхідно контролювати витрати на пошукові операції.
• Команді потрібне тонке налаштування та підтримка пайплайну.
• Масштабування системи може стати викликом.

Таким чином, робочий процес має бути швидким та якісним. Стратегія використання ІІ – потужний інструмент, але не магія.

Приклади використання RAG

Більшість платформ, що працюють з генеративним ІІ, вже використовують комбінацію генерації та пошуку.

• Генеративні процеси ІІ аналізують документи та формують відповіді.
• GenAI взаємодіє з пошуковими індексами, забезпечуючи точніший пошук.
• Retrieval-Augmented Generation допомагає чат-ботам давати відповіді у коректному контексті.
• Аналіз документів – ще один приклад застосування RAG.
• Команди використовують RAG для поліпшення процесів навчання та розвитку баз знань.