RAG Against the Machine: как извлечь максимальную пользу из моделей ИИ

Как фреймворки RAG могут раскрыть весь потенциал LLM

В большинстве случаев это означает использование отраслевых или корпоративных данных — то, что большинство организаций будут опасаться включать в модель. Именно здесь вступают в дело фреймворки Retrieval Augmented Generation (RAG).

Заглянем под капот

RAG — это процесс, который улучшает точность, актуальность и контекст LLM, таких как GPT4. Они работают, объединяя предварительно обученный LLM с компонентом поиска, который связан с легкодоступной информацией. Система поиска находит соответствующую информацию в библиотеке знаний, например в базе данных. Это, в свою очередь, передается в LLM, или базовую модель, чтобы предоставить более обоснованный и точный ответ на естественном языке с самой актуальной и релевантной информацией для задачи.

Системы RAG позволяют магистрантам права ссылаться на внешний авторитетный источник знаний за пределами набора данных, на котором они обучались, например, на собственные данные компании, без необходимости проходить переподготовку или ставить под угрозу безопасность этих данных.

Именно этот компонент поиска информации лежит в основе работы RAG и в том, как он отличается от общих LLM. Чат-боты и другие технологии, использующие обработку естественного языка, могут получить огромную выгоду от RAG. И различные отрасли, особенно те, которые работают с конфиденциальными или специализированными данными, могут начать максимизировать весь потенциал LLM, управляемых данными, с RAG в своей области.

Лучшее из обоих миров

Использование подхода RAG дает несколько преимуществ. Одно из самых важных — возможность сделать большие языковые модели более гибкими. Большинство языковых моделей имеют определенное окно обучения, которое может быстро устареть, но RAG позволяет использовать в LLM изменчивые и чувствительные ко времени данные, такие как события в новостях. В результате RAG позволяет обновлять LLM в момент запроса пользователя, а не требовать его полной переподготовки с использованием новых данных регулярно.

RAG также позволяет дополнять модель конфиденциальными данными, которые не могут (и не должны!) использоваться для первоначального обучения LLM. RAG особенно полезен для любых приложений генеративного ИИ, которые работают в контекстах, сильно специфичных для предметной области, например, в здравоохранении, финансовых услугах, науке и технике. Данные в этих областях, как правило, являются конфиденциальными, и существуют различные структуры и правила для защиты их конфиденциальности, что означает, что данные для обучения часто бывают разрозненными. В свою очередь, RAG необходим для создания полезных инструментов генеративного ИИ в этих отраслях.

В качестве примера рассмотрим электронные медицинские карты и истории болезни. Они содержат конфиденциальную информацию, защищенную законами о конфиденциальности. Хотя такие записи никогда не будут включены в начальную подготовку LLM, RAG может интегрировать эти данные во время выполнения, позволяя медицинскому работнику делать запросы о пациентах, не подвергая риску их данные. Это позволяет приложениям RAG предлагать более точные и релевантные ответы на запросы пациентов, улучшая персонализированную помощь и принятие решений, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность данных.

Ограничения, которые следует отметить

Хотя RAG — это мощный подход, это не панацея. Его эффективность зависит от качества системы поиска и используемых данных. Если система поиска не может найти точные или релевантные документы, сгенерированный вывод может быть неверным. Аналогично, база данных поиска также должна содержать точные, актуальные и высококачественные документы, чтобы гарантировать полезность ответов. Системы RAG — это мощное дополнение к точности LLM, но этот подход не полностью устраняет риски галлюцинаций ИИ или неточных ответов.

Кроме того, хотя системы RAG могут черпать информацию из более современных источников, они не получают доступ к информации из Интернета в режиме реального времени. Вместо этого RAG требует предварительно проиндексированных наборов данных или специальных баз данных, которые должны регулярно обновляться по мере развития данных. Однако обычно все равно гораздо проще обновить эту дополнительную базу данных, чем переобучать базового LLM.

Новый рубеж приложений генеративного ИИ

Учитывая варианты использования RAG, мы, вероятно, увидим дальнейшие исследования гибридных моделей, которые объединяют поиск и генерацию в ИИ и NLP. Это может вдохновить на инновации в архитектуре моделей, что приведет к разработке генеративного ИИ, способного выполнять действия на основе контекстной информации и пользовательских подсказок, известных как агентские приложения.

Агентские приложения RAG обладают потенциалом для предоставления персонализированного опыта, например, ведения переговоров и бронирования лучших предложений для отпуска. В ближайшие годы, вероятно, будут достигнуты успехи в том, чтобы модели RAG могли обрабатывать более сложные запросы и понимать тонкие нюансы в извлекаемых ими данных.

Футболки Print Bar Rage Against the Machine