БЛОГ

Материалы по исследованию, разработке и обучению ИИ

5 Ноября, 2024

Знакомство с RAG: что такое генерация с дополненной выборкой

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Генерация с дополненной выборкой информации это метод в области искусственного интеллекта, который сочетает генерацию текста с извлечением информации из внешних источников. Он позволяет моделям ИИ получать актуальные данные и использовать их для создания более точных и релевантных ответов.

Основные этапы работы RAG:

  1. Извлечение (Retrieval): поиск и извлечение релевантной информации из базы знаний.
  2. Генерация (Generation): создание ответа на основе извлеченной информации и запроса пользователя.

Тезисно: RAG извлекает внешнюю информацию перед генерацией ответа моделью LLM, улучшая точность и достоверность сгенерированного текста.

А в реальных проектах этот список может быть расширен до:

  1. Формулирование запроса (Query Formulation): Определение и формулирование запроса на основе пользовательского ввода.
  2. Извлечение (Retrieval): Поиск и извлечение релевантной информации из базы знаний или других внешних источников.
  3. Предобработка (Preprocessing): Очистка и структурирование извлеченной информации для дальнейшего использования.
  4. Генерация (Generation): Создание ответа на основе извлеченной и предобработанной информации, а также запроса пользователя.
  5. Постобработка (Postprocessing): Финальная корректировка сгенерированного текста для обеспечения его точности и соответствия запросу.

Примеры использования RAG

Примеры использования LLM моделей с RAG могут быть разнообразными, в зависимости от области применения и специфических задач. Вот несколько примеров:

1. Ответы на вопросы (Question Answering, QA)

RAG используется для построения систем, которые отвечают на вопросы пользователей, извлекая релевантную информацию из большого набора данных. Эти данные могут представлять собой:

  • Базы знаний (например, Wikidata, DBpedia)
  • Корпоративные документы
  • Научные статьи
  • Веб-страницы
  • Другие структурированные и неструктурированные источники

Сначала система ищет подходящие фрагменты, а затем использует их для генерации ответа, обеспечивая точность и подтверждаемость информации.

2. Чат-боты и виртуальные ассистенты

Чат-боты, основанные на RAG, генерируют более точные и контекстно-соответствующие ответы, обращаясь к внешним источникам для получения данных, чтобы предоставить актуальную информацию о продуктах, услугах и других аспектах, обеспечивая пользователей достоверными сведениями. Это особенно полезно для:

  • Поддержки клиентов (ответы на вопросы о продуктах и услугах)
  • Технической поддержки

Например, чат-бот для поддержки клиентов может использовать RAG для поиска ответов на вопросы о гарантии или технических характеристиках продукта, используя базу знаний компании.

3. Работа с документами

RAG эффективен в следующих задачах:

  • Автоматическое обобщение: создание кратких выжимок из больших текстов, таких как научные статьи, различные отчеты или рефераты.
  • Генерация отчётов: составление документов на основе различных источников, где необходимо собрать информацию из различных источников и синтезировать её в связанный и понятный текст.
  • Создание рефератов: синтез информации из научных публикаций, где система извлекает ключевую информацию из документов и использует её для генерации сжатого и информативного текста.
  • Генерация резюме документов: извлечение и структурирование ключевой информации.

4. Персонализированные рекомендации

RAG применяется для создания систем, предоставляющих персонализированные рекомендации в различных областях: - Электронная коммерция (подбор товаров на основе предпочтений) - Контентные платформы (рекомендации статей, видео) - Образовательные системы (персонализированный подбор материалов)

Например, система электронной коммерции может использовать RAG для поиска информации о продуктах, которые могут заинтересовать пользователя на основе его истории покупок и предпочтений, извлекая данные из каталога товаров и отзывов покупателей.

5. Аналитика и обработка данных

RAG может применяться для:

  • Анализа неструктурированных данных
  • Отзывов пользователей
  • Анализа настроений в социальных сетях: например, для анализа настроений в отзывах о мобильных играх на таких площадках, как Google Play и Apple Store.
  • Обработки текстов, изображений и видео
  • Извлечения инсайтов из больших объёмов данных: использование методов анализа данных для выявления полезной информации и закономерностей, которые могут быть скрыты в огромных массивах данных. Это включает в себя:
    • Обнаружение трендов: Определение тенденций и изменений во времени.
    • Анализ поведения: Понимание поведения пользователей или клиентов.
    • Прогнозирование: Использование исторических данных для предсказания будущих событий.
    • Оптимизация процессов: Улучшение бизнес-процессов на основе полученных данных.

Например, компании могут анализировать данные о продажах, чтобы выявить наиболее популярные продукты и оптимизировать запасы. Или социальные сети могут анализировать пользовательскую активность для улучшения рекомендаций контента.

6. Создание контента

RAG также используется для:

  • Генерации новостных статей, где система извлекает актуальную информацию из различных источников и использует её для создания содержательного текста.
  • Создания технической документации
  • Написания обзоров и аналитических материалов
  • Генерации художественных текстов с фактической основой, таких как рассказы или стихи, дополняя их информацией, извлеченной из соответствующих источников.

Преимущества использования RAG

  • Работа с актуальными данными: RAG обеспечивает актуальность выводов даже в быстро меняющихся областях знаний.
  • Повышенная точность: снижение риска ошибок за счёт актуальных данных из внешних источников.
  • Возможность работы с актуальными данными
  • Снижение риска галлюцинаций модели: использование проверенных данных снижает вероятность вымышленных фактов.
  • Прослеживаемость источников: возможность указать, откуда получена информация.
  • Прозрачность: возможность отслеживания и указания источников информации, что делает результаты более объяснимыми.

Архитектура и компоненты RAG

1. Хранилище данных (Knowledge Base)

  • Векторные базы данных: специализированные БД для хранения и поиска векторных представлений текста
  • Традиционные БД: реляционные или документоориентированные базы данных
  • Гибридные решения: комбинация различных типов хранилищ для оптимальной производительности

2. Индексация и предобработка

  • Чанкинг (Chunking): разбиение текста на смысловые фрагменты оптимального размера
  • Эмбеддинги: создание векторных представлений текста для эффективного поиска
  • Фильтрация: удаление нерелевантного или некачественного контента
  • Обогащение: добавление метаданных и структурирование информации

3. Поисковые механизмы

  • Семантический поиск: поиск по смыслу, а не по ключевым словам
  • Гибридный поиск: комбинация различных методов поиска
    • Семантический поиск
    • Полнотекстовый поиск
    • Поиск по метаданным
  • Ранжирование результатов: определение наиболее релевантных фрагментов

4. Промпт-инжиниринг в RAG

  • Форматирование контекста: структурирование найденной информации для LLM
  • Системные промпты: специальные инструкции для модели по работе с извлечённой информацией
  • Управление контекстным окном: оптимизация количества токенов для эффективной работы модели

Проблемы и вызовы

1. Технические сложности

  • Масштабируемость: сложность работы с большими объемами данных.
  • Латентность: необходимость снижения задержек между запросом и ответом.
  • Актуализация данных: регулярное обновление и синхронизация информации с базами данных.
  • Стоимость: затраты на вычисления и хранение данных.

2. Качество результатов

  • Релевантность поиска: необходимость точного поиска нужной информации.
  • Согласованность ответов: проблемы с противоречивыми данными из разных источников.
  • Полнота информации: пропуски важных деталей.
  • Достоверность: проверка качества источников.

3. Этические аспекты

  • Прозрачность: объяснимость решений системы
  • Конфиденциальность: защита персональных и корпоративных данных
  • Авторские права: использование защищённого контента
  • Предвзятость: возможные искажения в данных и результатах

Лучшие практики реализации

1. Подготовка данных

  • Тщательная предварительная обработка и очистка
  • Оптимальная стратегия чанкинга
  • Выбор подходящей модели для эмбеддингов
  • Регулярное обновление базы знаний

2. Оптимизация поиска

  • Настройка параметров релевантности
  • Использование кэширования
  • Применение фильтров и фасетного поиска
  • Балансировка между точностью и скоростью

3. Мониторинг и улучшение

  • Отслеживание метрик качества
  • Сбор обратной связи от пользователей
  • A/B тестирование различных подходов
  • Постоянная оптимизация промптов

Будущее RAG

  • Мультимодальность: работа с различными типами данных (текст, изображения, аудио)
  • Федеративное обучение: распределённые системы RAG
  • Автоматическая оптимизация: самонастройка систем
  • Интеграция с другими технологиями: комбинация с fine-tuning, RLHF и другими подходами

Александр Славинский