БЛОГ

Матеріали з дослідження, розробки та навчання ШІ

5 Листопада, 2024

Знайомство з RAG: що таке генерація з доповненим пошуком

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Генерація з доповненою вибіркою інформації — це метод в області штучного інтелекту, що поєднує генерацію тексту з вилученням інформації з зовнішніх джерел. Він дозволяє моделям ШІ отримувати актуальні дані та використовувати їх для створення більш точних та релевантних відповідей.

Основні етапи роботи RAG:

  1. Вилучення (Retrieval): пошук і витягнення релевантної інформації з бази знань.
  2. Генерація (Generation): створення відповіді на основі вилученої інформації та запиту користувача.

Стисло: RAG витягує зовнішню інформацію перед генерацією відповіді LLM, покращуючи точність та достовірність згенерованого тексту.

У реальних проєктах цей процес може бути розширено:

  1. Формулювання запиту (Query Formulation): визначення та структурування запиту на основі введення користувача.
  2. Вилучення (Retrieval): пошук і вилучення релевантної інформації з бази знань або інших зовнішніх джерел.
  3. Попередня обробка (Preprocessing): очищення та структурування вилученої інформації для подальшого використання.
  4. Генерація (Generation): створення відповіді на основі вилученої та попередньо обробленої інформації, а також запиту користувача.
  5. Постобробка (Postprocessing): фінальне редагування згенерованого тексту для забезпечення його точності та відповідності запиту.

Приклади використання RAG

Моделі LLM на основі RAG мають різноманітні сфери застосування залежно від галузі та конкретних завдань. Ось кілька прикладів:

1. Відповіді на питання (Question Answering, QA)

RAG використовується для створення систем, які відповідають на питання користувачів, витягуючи релевантну інформацію з великого набору даних. Ці дані можуть включати:

  • Бази знань (наприклад, Wikidata, DBpedia)
  • Корпоративні документи
  • Наукові статті
  • Веб-сторінки
  • Інші структуровані та неструктуровані джерела

Система спочатку знаходить відповідні фрагменти, а потім використовує їх для генерації відповіді, забезпечуючи точність і підтверджуваність інформації.

2. Чат-боти та віртуальні асистенти

Чат-боти на основі RAG генерують більш точні та контекстно відповідні відповіді, звертаючись до зовнішніх джерел для отримання актуальних даних про продукти, послуги та інші аспекти, забезпечуючи користувачів достовірною інформацією. Це особливо корисно для:

  • Підтримки клієнтів (відповіді на питання про продукти та послуги)
  • Технічної підтримки

Наприклад, чат-бот для підтримки клієнтів може використовувати RAG для пошуку відповідей на питання про гарантію чи технічні характеристики продукту, використовуючи базу знань компанії.

3. Робота з документами

RAG ефективна у таких завданнях:

  • Автоматичне узагальнення: створення коротких витягів з великих текстів, таких як наукові статті, різні звіти або реферати.
  • Генерація звітів: складання документів на основі різних джерел, де необхідно зібрати інформацію з різних джерел та синтезувати її в зрозумілий текст.
  • Створення рефератів: синтез інформації з наукових публікацій, де система витягує ключову інформацію з документів для генерації стислого та інформативного тексту.
  • Генерація резюме документів: вилучення та структурування ключової інформації.

4. Персоналізовані рекомендації

RAG використовується для створення систем, що надають персоналізовані рекомендації у різних сферах:

  • Електронна комерція (підбір товарів на основі уподобань)
  • Платформи контенту (рекомендації статей, відео)
  • Освітні системи (персоналізований підбір матеріалів)

Наприклад, система електронної комерції може використовувати RAG для пошуку інформації про продукти, які можуть зацікавити користувача на основі його історії покупок та уподобань, витягуючи дані з каталогу товарів та відгуків покупців.

5. Аналітика та обробка даних

RAG може застосовуватися для:

  • Аналізу неструктурованих даних
  • Відгуків користувачів
  • Аналізу настроїв у соціальних мережах: наприклад, для аналізу настроїв у відгуках про мобільні ігри на таких платформах, як Google Play та Apple Store.
  • Обробки текстів, зображень і відео
  • Витягнення інсайтів із великих обсягів даних: використання методів аналізу даних для виявлення корисної інформації та закономірностей, що можуть бути приховані у великих масивах даних. Це включає:
    • Виявлення трендів: визначення тенденцій і змін з часом.
    • Аналіз поведінки: розуміння поведінки користувачів або клієнтів.
    • Прогнозування: використання історичних даних для передбачення майбутніх подій.
    • Оптимізація процесів: покращення бізнес-процесів на основі отриманих даних.

Наприклад, компанії можуть аналізувати дані про продажі, щоб виявити найбільш популярні продукти та оптимізувати запаси. Соціальні мережі можуть аналізувати активність користувачів для покращення рекомендацій контенту.

6. Створення контенту

RAG також використовується для:

  • Генерації новинних статей, де система витягує актуальну інформацію з різних джерел та використовує її для створення змістовного тексту.
  • Створення технічної документації
  • Написання оглядів та аналітичних матеріалів
  • Генерації художніх текстів із фактичною основою, таких як оповідання або вірші, доповнюючи їх інформацією, вилученою із відповідних джерел.

Переваги використання RAG

  • Робота з актуальними даними: RAG забезпечує актуальність висновків навіть у швидкозмінних галузях знань.
  • Підвищена точність: зниження ризику помилок завдяки актуальним даним із зовнішніх джерел.
  • Можливість роботи з актуальними даними
  • Зменшення галюцинацій моделі: використання перевірених даних знижує ймовірність вигаданих фактів.
  • Простежуваність джерел: можливість вказати, звідки отримана інформація.
  • Прозорість: можливість відстеження та вказання джерел інформації робить результати більш пояснюваними.

Архітектура та компоненти RAG

1. Сховище даних (Knowledge Base)

  • Векторні бази даних: спеціалізовані БД для зберігання та пошуку векторних представлень тексту.
  • Традиційні бази даних: реляційні або документоорієнтовані бази даних.
  • Гібридні рішення: поєднання різних типів сховищ для оптимальної продуктивності.

2. Індексація та попередня обробка

  • Чанкінг (Chunking): розбиття тексту на смислові фрагменти оптимального розміру.
  • Ембеддинги: створення векторних представлень тексту для ефективного пошуку.
  • Фільтрація: видалення нерелевантного або неякісного контенту
  • Збагачення: додавання метаданих та структурування інформації

3. Пошукові механізми

  • Семантичний пошук: пошук за змістом, а не за ключовими словами
  • Гібридний пошук: поєднання різних методів пошуку
    • Семантичний пошук
    • Повнотекстовий пошук
    • Пошук за метаданими
  • Ранжування результатів: визначення найбільш релевантних фрагментів

4. Промпт-інжиніринг у RAG

  • Форматування контексту: структуризація знайденої інформації для LLM.
  • Системні промпти: спеціальні інструкції для моделі щодо роботи з вилученою інформацією.
  • Управління контекстним вікном: оптимізація кількості токенів для ефективної роботи моделі.

Проблеми та виклики

1. Технічні складнощі

  • Масштабованість: складність роботи з великими обсягами даних.
  • Затримка: необхідність зниження затримок між запитом і відповіддю.
  • Актуалізація даних: регулярне оновлення та синхронізація інформації з базами даних.
  • Вартість: витрати на обчислення та зберігання даних.

2. Якість результатів

  • Релевантність пошуку: необхідність точного пошуку потрібної інформації.
  • Послідовність відповідей: проблеми з суперечливими даними з різних джерел.
  • Повнота інформації: пропуски важливих деталей.
  • Достовірність: перевірка якості джерел.

3. Етичні аспекти

  • Прозорість: пояснюваність рішень системи.
  • Конфіденційність: захист персональних та корпоративних даних.
  • Авторські права: використання захищеного контенту.
  • Упередженість: можливі спотворення в даних та результатах.

Найкращі практики реалізації

1. Підготовка даних

  • Ретельна попередня обробка та очищення.
  • Оптимальна стратегія чанкінгу.
  • Вибір відповідної моделі для ембеддингів.
  • Регулярне оновлення бази знань.

2. Оптимізація пошуку

  • Налаштування параметрів релевантності.
  • Використання кешування.
  • Застосування фільтрів та фасетного пошуку.
  • Балансування між точністю та швидкістю.

3. Моніторинг та покращення

  • Відстеження метрик якості.
  • Збір зворотного зв’язку від користувачів.
  • A/B тестування різних підходів.
  • Постійна оптимізація промптів.

Майбутнє RAG

  • Мультимодальність: робота з різними типами даних (текст, зображення, аудіо).
  • Федеративне навчання: розподілені системи RAG.
  • Автоматична оптимізація: самоналаштування систем.
  • Інтеграція з іншими технологіями: комбінація з fine-tuning, RLHF та іншими підходами.

Олександр Славінський