Retrieval Augmented Generation (RAG) - это передовая техника в искусственном интеллекте (ИИ), предназначенная для повышения качества и надежности ответов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Она работает за счет объединения генеративных возможностей LLM и информационно-поисковой системы. Перед тем как сгенерировать ответ, система RAG сначала извлекает релевантные фрагменты информации из заранее определенного источника знаний (например, из внутренних документов компании, определенной базы данных или из Интернета). Этот извлеченный контекст затем передается в LLM вместе с оригинальным запросом пользователя, что позволяет модели генерировать ответы, которые являются более точными, актуальными и основанными на фактических данных, тем самым уменьшая такие проблемы, как галлюцинации. Этот подход улучшает стандартные LLM, позволяя им получать доступ к внешней актуальной информации и использовать ее помимо исходных данных для обучения.
Как работает дополненное поколение
Процесс RAG обычно включает в себя два основных этапа:
- Поиск информации: Когда пользователь дает подсказку или запрос, система сначала ищет соответствующую информацию в заданной базе знаний. Эта база знаний может быть коллекцией документов, веб-страниц или записей в векторной базе данных. Механизм поиска часто использует такие техники, как семантический поиск, чтобы найти фрагменты текста, которые контекстуально связаны с запросом, а не просто совпадают с ключевыми словами. Эти извлеченные фрагменты служат контекстуальной основой для следующего этапа. В этом процессе часто используются вкрапления для представления смысла как запроса, так и документов.
- Генерация: Оригинальный запрос и полученные контекстные фрагменты объединяются в дополненную подсказку. Затем эта дополненная подсказка поступает в LLM. LLM использует как запрос, так и предоставленный контекст, чтобы сгенерировать ответ. Это гарантирует, что ответ не только соответствует запросу, но и опирается на полученную, часто более актуальную или конкретную, информацию. Основополагающая работа над RAG была подробно описана в статье"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks".
Преимущества и применение
RAG предлагает несколько преимуществ по сравнению с использованием только стандартных LLM:
- Повышение точности и надежности: Обосновывая ответы полученными фактическими данными, RAG значительно снижает вероятность того, что LLM будет генерировать неверную или сфабрикованную информацию(галлюцинации). Это повышает доверие пользователей и точность системы в целом.
- Доступ к актуальной информации: Модели LLM обычно обучаются на статичных наборах данных, а это значит, что их знания не позволяют им узнать о событиях или данных, появившихся после обучения. RAG позволяет моделям получать доступ и учитывать самую свежую информацию из внешних источников, не нуждаясь в постоянном переобучении.
- Специфичность домена: RAG можно настроить на получение информации из специальных, курируемых баз знаний (например, внутренних вики-сайтов компании, технической документации, специальных наборов данных). Это позволяет LLM давать ответы экспертного уровня в специализированных областях.
- Повышенная прозрачность: Поскольку сгенерированный ответ основан на найденных документах, часто можно ссылаться на источники, обеспечивая пользователям прозрачность и возможность проверить информацию. Это согласуется с принципами объяснимого ИИ (XAI) и этики ИИ.
- Экономическая эффективность: Обновление базы знаний для RAG обычно обходится гораздо дешевле и быстрее, чем переобучение или тонкая настройка большой языковой модели.
Примеры из реального мира:
- Чатботы для поддержки клиентов: Компания может использовать RAG для создания чат-бота поддержки. Когда клиент задает вопрос, система извлекает соответствующую информацию из руководств по продуктам компании, FAQ и статей базы знаний. Затем LLM использует этот контекст для создания точного и полезного ответа, потенциально интегрируясь с такими платформами, как Zendesk.
- Корпоративный поиск и управление знаниями: Сотрудники могут запрашивать внутренние документы компании, хранящиеся в таких системах, как SharePoint или других базах данных. RAG извлекает нужные разделы из потенциально огромных хранилищ документов и синтезирует ответы, помогая сотрудникам быстро находить информацию без ручного пролистывания документов.
RAG против смежных концепций
Полезно отличать RAG от других методов, используемых для повышения успеваемости на LLM:
- Тонкая настройка: Тонкая настройка адаптирует предварительно обученную LLM к конкретной задаче или области, продолжая процесс обучения на меньшем специализированном наборе данных. В отличие от RAG, тонкая настройка изменяет внутренние веса модели. Тонкая настройка хороша для адаптации стиля или обучения конкретным задачам, в то время как RAG лучше подходит для включения фактических, актуальных знаний. Такие техники, как Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), предлагают вариации этого подхода.
- Инженерия подсказок: Это включает в себя тщательное составление подсказки, выдаваемой LLM, чтобы вызвать желаемый ответ. В то время как RAG включает в подсказку извлеченный контекст, проектирование подсказок сосредоточено на структурировании запроса и инструкций пользователя вручную.
- Обогащение подсказки: Как и RAG в дополнении подсказки, обогащение подсказки может добавлять контекст из истории пользователя или потока разговоров, но RAG фокусируется на извлечении внешних фактических данных из базы знаний, чтобы обосновать процесс генерации.
Такие фреймворки, как LangChain и LlamaIndex, предоставляют инструменты для построения конвейеров RAG и других сложных LLM-приложений.
RAG представляет собой значительный шаг на пути к созданию более грамотных и надежных систем ИИ, преодолевая разрыв между огромной генеративной мощью LLM и потребностью в фактической точности и доступе к динамической информации. Несмотря на то, что в основном эта технология используется для работы с текстом, основная идея дополнения генерации извлеченной информацией концептуально применима и к другим областям. Например, в компьютерном зрении (КЗ) можно представить себе поиск релевантных визуальных примеров или метаданных для создания или анализа изображений, хотя эта область исследований все еще находится в стадии становления. Платформы вроде Ultralytics HUB помогают управлять моделями и наборами данных, которые являются важнейшими компонентами, способными служить источниками знаний в будущих мультимодальных приложениях RAG с использованием таких моделей, как Ultralytics YOLO. Изучение доступных наборов данных компьютерного зрения может дать представление о том, какая структурированная информация может быть полезна для таких систем.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
