Co to jest usługa RAG?

Choć możliwości generowania tekstów o jakości podobnej do treści tworzonych przez człowieka są imponujące, tradycyjne LLM ogranicza wiedza, którą nabyły podczas początkowej fazy treningu.

Ich odpowiedzi mogą być nieaktualne lub pomijać konkretne szczegółowe elementy, zwłaszcza w dziedzinach podlegającym szybkim zmianom. Sposobem na zmniejszenie tego ograniczenia jest umożliwienie modelowi dostępu do danych i ich przetwarzania z szerokiego zakresu źródeł zewnętrznych, takich jak:

• Bazy danych: ustrukturyzowane repozytoria informacji obejmujące fakty, liczby i relacje.
• Dokumenty: zasoby tekstowe, takie jak artykuły, raporty i strony internetowe.
• Repozytoria kodów: zbiory kodów i dokumentacji.
• Wykresy wiedzy: sieci wzajemnie powiązanych podmiotów i koncepcji.

Dzięki włączeniu tych zewnętrznych zasobów systemy te umożliwiają LLM generowanie bardziej trafnych odpowiedzi, ponieważ są one oparte na rzeczywistych danych z wiarygodnych źródeł.

RAG umożliwia również udzielanie bardziej aktualnych odpowiedzi uwzględniających najnowsze wydarzenia i zmiany.

Jest to doskonały przykład pokazujący, w jaki sposób integracja systemów sztucznej inteligencji z wiedzą zewnętrzną może zwiększyć ich niezawodność i siłę. To podejście oferuje ekscytujące możliwości dla różnych zastosowań, od obsługi klienta i edukacji po badania i rozwój.

Wraz z rozwojem technologii RAG spodziewamy się większej liczby innowacyjnych i użytecznych zastosowań.

Znaczenie RAG

Metodologia ta zyskuje na znaczeniu w kwestii sztucznej inteligencji ze względu na możliwość eliminowania niektórych istotnych ograniczeń dużych modeli językowych (LLM). Oto dlaczego ta ścieżka jest tak ważna:

• Zwiększona dokładność i niezawodność: Modele LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych, które jednak mogą się stać nieaktualne lub nie obejmować konkretnych dziedzin lub bardziej niszowych tematów. RAG w czasie rzeczywistym umożliwia modelowi dostęp do do zewnętrznych źródeł informacji i wiedzy dotyczącej danej dziedziny oraz włączenie tych informacji do zasobów modelu, co pozwala uzyskać dokładniejsze i bardziej wiarygodne odpowiedzi. Jest to szczególnie ważne w obszarach, w których niezbędne są precyzja i poprawność merytoryczna, takich jak obsługa klienta, opieka zdrowotna i finanse.
  
  Na przykład w przypadku obsługi klienta model może przedstawić dokładne informacje o produkcie lub kroki rozwiązywania problemów, a w przypadku opieki zdrowotnej daje dostęp do najnowszych badań medycznych i dokumentacji pacjentów.
   
• Zwiększona istotność kontekstowa: Zwiększa kontekstową istotność odpowiedzi poprzez pobieranie stosownych informacji z zasobów zewnętrznych i dostosowanie ich do zapytania. To daje bardziej znaczące odpowiedzi, lepiej dostosowane do kontekstu, i dzięki temu poprawia doświadczenie i satysfakcję użytkowników.
  
  Jest to cenne w przypadku spersonalizowanych rekomendacji, kiedy RAG może sugerować produkty lub usługi na podstawie preferencji użytkowników i historii zakupów. W edukacji można tworzyć spersonalizowane materiały edukacyjne i ćwiczenia w oparciu o potrzeby studentów.
   
• Eliminacja halucynacji i stronniczości: LLM mogą czasami generować niepoprawne lub stronnicze informacje, często określane jako „halucynacje". RAG pomaga w ograniczeniu tego problemu poprzez ugruntowanie LLM w rzeczywistych danych pochodzących z wiarygodnych źródeł.
   
• Elastyczność i ciągłe uczenie się: RAG pozwala modelom LLM na uwzględnienie nowych informacji i zmian zachodzących w różnych dziedzinach poprzez ciągłe aktualizowanie swojej bazy wiedzy. Eliminuje to konieczność częstego ponownego trenowania LLM, dzięki czemu jest on bardziej wydajny i opłacalny.

Połączenie mocnych stron LLM z zewnętrznymi źródłami wiedzy otwiera nowe możliwości dla aplikacji AI i machine learning.

Umożliwia LLM przetwarzanie złożonych zadań wymagających kreatywności i trafności merytorycznej, takich jak odpowiadanie na pytania, streszczanie tekstów i generowanie kodu.

Przykładowo, narzędzie RAG może ułatwić bardziej kompleksowe i zniuansowane odpowiedzi na złożone pytania, generować zwięzłe podsumowania długich tekstów, zawierające najważniejsze informacje oraz pomagać w generowaniu fragmentów kodu na podstawie opisów w języku naturalnym.

Choć rozwiązanie to ma istotne zalety, niesie ze sobą również wyjątkowe wyzwania, z którymi trzeba się zmierzyć, aby zapewnić jego pomyślne wdrożenie. Jednym z głównych problemów jest utrzymanie wysokiej jakości bazy wiedzy. Skuteczność narzędzia zależy od dokładności, trafności i kompletności pozyskiwanych informacji. 

Wymaga to starannego zarządzania bazą wiedzy i jej utrzymania, w tym regularnych aktualizacji, dokładnego indeksowania i skutecznego eliminowania nieistotnych lub nieaktualnych informacji. Wyzwania wiążą się z zapewnieniem spójności danych, zarządzaniem ich różnymi formatami i obsługą ewentualnej stronniczości w obrębie danych. 

Bez solidnej i dobrze utrzymywanej bazy systemy RAG mogą udzielać niedokładnych, nieistotnych lub wprowadzających w błąd odpowiedzi, co jest sprzeczne z ich zamierzonym celem.

Ponadto uzyskanie optymalnej wydajności tych systemów RAG wymaga starannego wyważenia skuteczności i dokładności pobierania. Pobieranie istotnych informacji z ogromnych baz danych może być czasochłonne i intensywne obliczeniowo.

Deweloperzy muszą znaleźć skuteczne metody szybkiej identyfikacji najbardziej istotnych informacji bez szkody dla ich dokładności. Często oznacza to kompromis między różnymi technikami pobierania, takimi jak pobieranie gęste i rzadkie, i wymaga starannego dostrojenia parametrów, aby zoptymalizować je pod kątem konkretnych zadań i domen.

Ponadto zapewnienie właściwego pozycjonowania pozyskanych informacji i ich integracji z procesem generowania LLM może być złożone i wymagać zaawansowanych algorytmów pozycjonowania i skutecznych strategii integracji. Przezwyciężenie tych trudności ma kluczowe znaczenie dla stworzenia systemów RAG, które w odpowiednio krótkim czasie przynoszą istotne korzyści w rzeczywistych zastosowaniach.

Dobre praktyki w trenowaniu modeli RAG

Tworzenie skutecznej sztucznej inteligencji wymaga czegoś więcej niż tylko połączenia funkcji wyszukiwania, pozycjonowania i generatora. Aby zapewnić optymalną wydajność, należy zwrócić szczególną uwagę na trenowanie i optymalizację. Oto dobre praktyki, o których należy pamiętać:

• Stwórz bazę wiedzy o wysokiej jakości: Dobrze utrzymywana i odpowiednia baza informacji jest podstawą każdego udanego systemu. Polega to na zapewnieniu dokładności i aktualności danych oraz wyeliminowaniu błędów i niespójności.
   
• Zoptymalizuj funkcję retrievera: Retriever ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji ważnych informacji. Kluczowe kwestie, które należy wziąć pod uwagę, to między innymi wybór odpowiedniej metody (gęstej, rzadkiej lub hybrydowej) na podstawie cech danych i zadania.
   
• Dokładnie dostosuj ranker: Ranker definiuje priorytet dla najbardziej istotnych informacji. Najlepsze praktyki obejmują wybór odpowiednich metryk rankingu, które odpowiadają pożądanym wynikom, włączenie informacji zwrotnych od użytkowników, co pozwala zwiększyć dokładność rankingu oraz promowanie różnorodności w wynikach rankingu w celu zapewnienia szerszego zakresu perspektyw.
   
• Trenuj generator w rozumieniu kontekstowym: Generator powinien być trenowany w zakresie efektywnego wykorzystania pozyskanych informacji. Obejmuje to nauczenie generatora, aby poznał kontekst pozyskiwanych danych oraz zapytania użytkownika, a także trenowanie go, aby syntetyzował informacje z wielu zasobów.

Poza tym należy stale oceniać wydajność modelu i dokonywać iteracji jego komponentów, aby zwiększyć jego skuteczność.

Obejmuje to zdefiniowanie jasnych metryk oceny, które mierzą dokładność, przydatność i płynność wygenerowanych odpowiedzi, przeprowadzenie dokładnych testów z różnymi danymi wejściowymi i scenariuszami oraz monitorowanie wydajności modelu w świecie rzeczywistym, aby zidentyfikować obszary do ulepszenia.