Улучшение приложений ИИ с помощью RAG и компьютерного зрения

Использование AI-инструментов, таких как ChatGPT или Gemini, быстро становится распространенным способом поиска информации. Будь то составление сообщения, обобщение документа или ответ на вопрос, эти инструменты часто предлагают более быстрое и простое решение. 

Но если вы несколько раз использовали большие языковые модели (LLM), вы, вероятно, заметили их ограничения. При запросе с очень конкретными или требующими учета времени запросами они могут давать неверные ответы, часто с уверенностью.

Это происходит потому, что автономные LLM полагаются исключительно на данные, на которых они были обучены. У них нет доступа к последним обновлениям или специализированным знаниям, выходящим за рамки этого набора данных. В результате их ответы могут быть устаревшими или неточными.

Для решения этой проблемы исследователи разработали метод под названием генерация, дополненная поиском (RAG). RAG улучшает языковые модели, позволяя им извлекать свежую, релевантную информацию из надежных источников при ответах на запросы.

В этой статье мы рассмотрим, как работает RAG и как он улучшает инструменты ИИ, извлекая релевантную, актуальную информацию. Мы также рассмотрим, как он работает вместе с компьютерным зрением, областью искусственного интеллекта, ориентированной на интерпретацию визуальных данных, чтобы помочь системам понимать не только текст, но и изображения, макеты и визуально сложные документы.

Понимание retrieval-augmented generation (RAG)

Задавая вопрос чат-боту с искусственным интеллектом, мы обычно ожидаем большего, чем просто хорошо звучащий ответ. В идеале хороший ответ должен быть четким, точным и действительно полезным. Чтобы обеспечить это, модели ИИ требуется не только знание языка, но и доступ к нужной информации, особенно по конкретным или требующим оперативной информации темам.

RAG — это метод, помогающий преодолеть этот разрыв. Он объединяет способность языковой модели понимать и генерировать текст с возможностью извлекать релевантную информацию из внешних источников. Вместо того чтобы полагаться исключительно на данные обучения, модель активно извлекает вспомогательный контент из надежных баз знаний при формировании своего ответа.

‍

Это можно представить как вопрос, заданный кому-то, кто обращается к надежному источнику, прежде чем ответить. Ответ все еще будет своими словами, но он основан на самой актуальной и свежей информации.

Такой подход помогает большим языковым моделям (LLM) предоставлять более полные, точные и адаптированные к запросу пользователя ответы, что делает их гораздо более надежными в реальных приложениях, где точность действительно важна.

Обзор принципов работы RAG

RAG улучшает ответы больших языковых моделей, вводя два ключевых этапа: извлечение и генерацию. Сначала извлекается релевантная информация из внешней базы знаний. Затем эта информация используется для генерации хорошо сформированного, контекстно-зависимого ответа.

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы увидеть, как работает этот процесс. Представьте, что вы используете AI-помощника для управления своими личными финансами и хотите проверить, уложились ли вы в свой лимит расходов за месяц.

Процесс начинается, когда вы задаете помощнику вопрос, например: «Придерживался ли я своего бюджета в этом месяце?» Вместо того чтобы полагаться только на то, что он узнал во время обучения, система использует средство извлечения для поиска в ваших последних финансовых записях (таких как банковские выписки или сводки транзакций). Он сосредотачивается на понимании намерения, стоящего за вашим вопросом, и собирает наиболее релевантную информацию.

После получения этой информации в дело вступает языковая модель. Она обрабатывает как ваш вопрос, так и данные, извлеченные из ваших записей, чтобы сгенерировать четкий и полезный ответ. Вместо перечисления необработанных деталей, ответ суммирует ваши расходы и дает вам прямое, значимое представление, например, подтверждает, достигли ли вы своей цели, и указывает на ключевые области расходов.

Этот подход помогает LLM предоставлять ответы, которые не только точны, но и основаны на вашей актуальной информации, что делает взаимодействие с ними гораздо более полезным, чем работа с моделью, использующей только статические данные обучения.

‍

Необходимость мультимодальных RAG-систем

Как правило, информация не всегда передается в виде обычного текста. От медицинских сканов и диаграмм до слайдов презентаций и отсканированных документов — визуальные материалы часто содержат важные детали. Традиционные LLM, которые в основном созданы для чтения и понимания текста, могут испытывать трудности с таким контентом.

Однако, RAG можно использовать вместе с компьютерным зрением, чтобы устранить этот пробел. Когда они объединяются, они образуют так называемую мультимодальную систему RAG - установку, которая может обрабатывать как текст, так и визуальные материалы, помогая чат-ботам с ИИ предоставлять более точные и полные ответы.

В основе этого подхода лежат модели «зрение-язык» (VLMs), которые предназначены для обработки и анализа обоих типов входных данных. В этой настройке RAG извлекает наиболее релевантную информацию из больших источников данных, а VLM, благодаря компьютерному зрению, интерпретирует изображения, макеты и диаграммы.

Это особенно полезно для реальных документов, таких как отсканированные формы, медицинские отчеты или слайды презентаций, где важные детали могут быть найдены как в тексте, так и в визуальных элементах. Например, при анализе документа, который включает в себя изображения наряду с таблицами и абзацами, мультимодальная система может извлекать визуальные элементы, генерировать сводку того, что они показывают, и объединять ее с окружающим текстом для получения более полного и полезного ответа.

‍

Применение RAG для визуальных данных 

Теперь, когда мы обсудили, что такое RAG и как он работает с компьютерным зрением, давайте рассмотрим несколько реальных примеров и исследовательских проектов, демонстрирующих, как используется этот подход.

Понимание визуальных документов с помощью VisRAG

Предположим, вы пытаетесь извлечь информацию из финансового отчета или отсканированного юридического документа. Эти типы файлов часто включают не только текст, но и таблицы, диаграммы и макеты, которые помогают объяснить информацию. Простая языковая модель может проигнорировать или неправильно интерпретировать эти визуальные элементы, что приведет к неполным или неточным ответам.

VisRAG был создан исследователями для решения этой задачи. Это конвейер RAG на основе VLM, который рассматривает каждую страницу как изображение, а не обрабатывает только текст. Это позволяет системе понимать как содержание, так и визуальную структуру. В результате он может находить наиболее релевантные части и давать ответы, которые более понятны, точны и основаны на полном контексте документа.

‍

Визуальное вопросно-ответное взаимодействие с использованием RAG

Визуальное вопросно-ответное взаимодействие (VQA) — это задача, в которой система искусственного интеллекта отвечает на вопросы об изображениях. Многие существующие системы VQA сосредоточены на ответах на вопросы об одном документе без необходимости поиска дополнительной информации — это известно как закрытая настройка.

VDocRAG — это фреймворк RAG, который использует более реалистичный подход. Он интегрирует VQA с возможностью сначала извлекать релевантные документы. Это полезно в реальных ситуациях, когда вопрос пользователя может относиться к одному из множества документов, и системе необходимо найти правильный, прежде чем отвечать. Для этого VDocRAG использует VLM для анализа документов как изображений, сохраняя как их текст, так и визуальную структуру.

Это делает VDocRAG особенно эффективным в таких приложениях, как корпоративный поиск, автоматизация документооборота и поддержка клиентов. Это может помочь командам быстро извлекать ответы из сложных, визуально отформатированных документов, таких как руководства или файлы политик, где понимание макета так же важно, как и чтение слов.

‍

Улучшение создания подписей к изображениям с помощью RAG

Создание подписей к изображениям включает в себя создание письменного описания того, что происходит на изображении. Это используется в различных приложениях — от повышения доступности онлайн-контента до поддержки поиска изображений и поддержки систем модерации и рекомендаций контента.

Однако, генерировать точные подписи для моделей ИИ не всегда просто. Особенно сложно, когда на изображении показано что-то отличное от того, на чем обучалась модель. Многие системы создания подписей в значительной степени зависят от данных обучения, поэтому, сталкиваясь с незнакомыми сценами, их подписи могут быть расплывчатыми или неточными.

Для решения этой задачи исследователи разработали Re-ViLM — метод, который внедряет генерацию, дополненную поиском (RAG), в создание подписей к изображениям. Вместо того чтобы генерировать подпись с нуля, Re-ViLM извлекает похожие пары «изображение-текст» из базы данных и использует их для управления выходными данными подписи. 

Этот подход, основанный на извлечении информации, помогает модели обосновывать свои описания соответствующими примерами, повышая как точность, так и беглость речи. Первые результаты показывают, что Re-ViLM генерирует более естественные, учитывающие контекст подписи, используя реальные примеры, что помогает уменьшить расплывчатые или неточные описания.

‍

Плюсы и минусы использования RAG для понимания визуальных данных

Вот краткий обзор преимуществ применения методов генерации, дополненных поиском, для извлечения и использования визуальной информации: 

• Улучшенныевозможности суммирования: Краткие обзоры могут включать аналитические данные из визуальных элементов (например, тенденции графиков или элементы инфографики), а не только текст.
  ‍
• Более надежный поиск и извлечение: Этапы извлечения могут идентифицировать релевантные визуальные страницы, даже если ключевые слова отсутствуют в тексте, используя понимание на основе изображений.
  ‍
• Поддержка отсканированных, рукописных или графических документов: Конвейеры RAG, поддерживаемые VLM, могут обрабатывать контент, который был бы нечитаемым для моделей, работающих только с текстом.

Несмотря на эти преимущества, все же есть несколько ограничений, которые следует учитывать при использовании RAG для работы с визуальными данными. Вот некоторые из основных:

• Высокие вычислительные требования: Анализ изображений и текста использует больше памяти и вычислительной мощности, что может замедлить производительность или увеличить затраты.
  ‍
• Конфиденциальность данных и проблемы безопасности: Визуальные документы, особенно в таких секторах, как здравоохранение или финансы, могут содержать конфиденциальную информацию, что усложняет процессы поиска и обработки.
  ‍
• Увеличенное время инференса: Поскольку визуальная обработка добавляет сложности, генерация ответов может занимать больше времени по сравнению с системами, работающими только с текстом.

Основные выводы

Генерация, дополненная поиском, улучшает ответы больших языковых моделей, позволяя им получать релевантную, актуальную информацию из внешних источников. В сочетании с компьютерным зрением эти системы могут обрабатывать не только текст, но и визуальный контент, такой как диаграммы, таблицы, изображения и отсканированные документы, что приводит к более точным и всесторонним ответам.

Этот подход делает LLM более подходящими для решения реальных задач, связанных со сложными документами. Благодаря объединению поиска и визуального понимания, эти модели могут более эффективно интерпретировать различные форматы и предоставлять более полезные сведения в практических, повседневных контекстах.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в тему ИИ. Готовы начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте больше об ИИ в здравоохранении и компьютерном зрении в розничной торговле на наших страницах решений!