Trace Id is missing
Přeskočit na hlavní obsah
Azure

Co je generování rozšířené o načtení (RAG)?

Zjistěte, jak technologie generování rozšířeného o načtení (RAG) zlepšuje přesnost a relevanci odpovědí generovaných velkými jazykovými modely (LLM).

RAG zvyšuje přesnost AI integrací externích znalostí, které zajišťují aktuální a relevantní reakce

RAG rozšiřováním možností cloud computingu a podporováním pokroku v oblasti umělé inteligence pomáhá zlepšit přesnost a relevanci odpovědí generovaných umělou inteligencí, díky čemuž jsou systémy umělé inteligence v různých aplikacích spolehlivější a efektivnější.

Klíčové poznatky

  • Historie a vývoj RAG v umělé inteligenci odráží širší trend směrem k inteligentnějším systémům s podporou kontextu, které dokážou efektivně kombinovat obrovské množství informací se sofistikovanými možnostmi generování.
  • Architektura RAG umožňuje systémům AI vytvářet informovanější a spolehlivější obsah tím, že zakládá předem natrénované generování na načtených externích znalostech.
     
  • RAG má výhody, které z ní činí výkonnou techniku pro vytváření přesnějších, spolehlivějších a všestrannějších systémů umělé inteligence s širokým využitím v různých oblastech, odvětvích a úlohách.
     
  • Vývojáři používají RAG k vytváření systémů AI, které mohou generovat obsah založený na přesných informacích, což vede ke spolehlivějším aplikacím, které jsou založené na kontextu a zaměřené na uživatele.

  • Systémy RAG kombinují načítání a generování, díky čemuž jsou výkonným nástrojem pro širokou škálu uplatnění, oborů a případů použití.

  • S tím, jak modely RAG nadále postupují, se očekává, že budou hrát zásadní roli v různých uplatněních, od služeb zákazníkům až po výzkum a vytváření obsahu.

  • RAG má hrát klíčovou roli v budoucnosti LLM tím, že posílí integraci procesů načítání a generování.

RAG: Mechanismy, historie a dopad

Jak funguje RAG

Generování rozšířené o načtení (RAG) je architektura AI, která kombinuje dvě techniky. Nejprve načte relevantní informace z externích zdrojů, jako jsou databáze, dokumenty nebo web. Jakmile se tyto informace shromáždí, použije je k informování a vylepšování generování odpovědí. Tento přístup využívá silné stránky metod načítání i generování a zajišťuje, aby odpovědi byly přesné, relevantní a kontextově rozšířené nejaktuálnějšími a konkrétními dostupnými informacemi. Tato duální funkce umožňuje systémům RAG vytvářet informovanější a přesnější výstupy než čistě generativní modely.

Historie RAG

RAG má kořeny v prvotních systémech základního načítání informací. S tím, jak se objevily technologie AI pro generování pomocí rychle pokročilých a generativních jazykových modelů, jako jsou GPT-2 a BERT, roste potřeba přesnějších a relevantnějších odpovědí.   V roce 2020 byla představena architektura RAG, která značí významný pokrok. Díky použití strojového učení ke kombinování modulů načítání a generování, které integrují interní znalostní bázi LLM s externími zdroji znalostí, dokázaly RAG vytvořit přesnější, aktuální, koherentnější a kontextově přesnější text.   V jádru hlubokého učení je možné modely RAG natrénovat od začátku až do konce a umožnit tak výstupy, které optimalizují odpovědi, což zlepšuje kvalitu vygenerovaného obsahu, jak se model učí načítat nejspolehlivější a kontextuálně použitelné informace.

Důležitost RAG pro AI

RAG hraje klíčovou roli v rozvoji schopností umělé inteligence a odráží trend směřující k inteligentnějším a kontextově uvědomělým systémům, které dokážou efektivně kombinovat obrovské množství informací se sofistikovanými možnostmi generování. Tady jsou hlavní důvody, proč je RAG základem pro umělou inteligenci:

 
  • Vyšší přesnost: Integrace externích zdrojů znalostí výrazně zlepšuje přesnost a relevanci odpovědí generovaných LLM.
  • Kontextová relevantnost: RAG umožňuje systémům AI generovat odpovědi, které jsou kontextově vhodnější, a to načtením konkrétních informací souvisejících s žádostí.

  • Efektivita nákladů: Implementace RAG je efektivnější než průběžné opětovné trénování LLM na základě nových dat. 

  • Transparentnost: Díky poskytování zdrojů informací používaných v odpovědích zlepšuje RAG důvěryhodnost a důvěru.
     
  • Všestrannost: RAG je možné používat v různých sektorech, jako jsou zdravotnictví, vzdělávání a finančnictví, a pro účely, jako jsou služby zákazníkům, výzkum či vytváření obsahu.

  • Vylepšené prostředí: Díky přesnějším a relevantnějším odpovědím vede technologie RAG k uspokojivějším a produktivnějším interakcím pro uživatele.
 

Architektura RAG

Architektura systémů RAG je kombinací dvou hlavních modulů a mechanismu propojování, které společně vytvářejí přesné a kontextově relevantní výstupy. Moduly RAG je možné trénovat od začátku do konce, což umožňuje algoritmu optimalizovat načítání a generování společně. To vede k informovanějšímu a spolehlivějšímu výsledku.

Architektura RAG funguje takto:

Modul načítání prohledává velkou datovou sadu a na základě dotazu vyhledá nejrelevantnější informace.

Po načtení modul generování použije načtené informace jako další kontext k vygenerování koherentní a relevantní odpovědi. Moduly generování jsou obvykle předem natrénovaný jazykový model, jako je generativní předem vycvičený transformátor (GPT) nebo obousměrné a automaticky regresivní transformátory (BART), které byly vyladěny tak, aby generovaly text na základě vstupu a načtených informací.

Mechanismus propojování zajišťuje, aby se načtené informace v generativním procesu efektivně zkombinovaly. Tato interakce mezi moduly umožňuje systémům RAG vytvářet informovanější a spolehlivější obsah tím, že založí generován na načtených znalostech. 

Výhody RAG

Výkonná architektura pro zlepšování AI

Vývojáři používají architekturu RAG k vytváření systémů AI, které jsou přesnější, spolehlivější a všestrannější a mají široká uplatnění napříč různými obory a úlohami. Výhodami RAG jsou:
   
  • Vylepšená přesnost, relevantnost a kontextová přesnost: Načítáním relevantních dokumentů nebo dat zajišťuje RAG, aby vygenerovaný výstup byl založený na relevantních informacích, což zlepšuje celkovou přesnost a relevantnost odpovědí.

  • Omezení halucinací prostřednictvím generování založeného na faktech: RAG snižuje pravděpodobnost výskytu halucinace ( generování přijatelných, ale nesprávných informací) a zakládá výstup generativního modelu na skutečně načteném obsahu, což vede k důvěryhodnějším výsledkům.

  • Vylepšený výkon úloh s otevřenou doménou s širokým přístupem ke znalostem: RAG vyniká v odpovídání na otázky v otevřené doméně a v podobných úlohách efektivním načítáním informací z rozsáhlých a různorodých zdrojů, což umožňuje zpracovávat širokou škálu témat s hloubkou a šířkou.

  • Škálovatelnost a kapacita pro zpracování velkých znalostních bází: Systém RAG dokáže efektivně vyhledávat a načítat relevantní informace z obrovských datových sad, takže je škálovatelný a vhodný pro aplikace vyžadující rozsáhlý přístup ke znalostem. Databáze NoSQL umožňují modelům RAG využívat obrovské objemy dat pro generování kontextově rozšířených odpovědí.

  • Přizpůsobení a uplatnění specifická pro určitou oblast: Modely RAG jsou přizpůsobitelné a dají se vyladit pro konkrétní oblasti, což vývojářům umožňuje vytvářet specializované systémy AI přizpůsobené konkrétním odvětvím nebo úkolům, jako jsou právní poradenství, lékařská diagnostika nebo finanční analýza.

  • Interaktivní a adaptivní učení: Díky adaptaci zaměřené na uživatele se systémy RAG můžou učit z interakcí uživatelů, načítají v průběhu času relevantnější informace a přizpůsobují své odpovědi tak, aby lépe splňovaly potřeby uživatelů a zlepšovaly uživatelské prostředí a zapojení uživatelů.

  • Všestrannost a vícemodální integrace: Systém RAG je možné rozšířit tak, aby fungoval s více modálními daty (text, obrázky, strukturovaná data), což vylepšuje bohatost a rozmanitost informací používaných při generování a rozšiřování aplikací modelu.

  • Informované psaní pro efektivní vytváření obsahu: RAG představuje výkonný nástroj díky tomu, že načítá relevantní fakta a reference a zajišťuje, že vygenerovaný obsah není jenom kreativní, ale také přesný a dobře informovaný.

Typy systémů RAG

Všestrannost napříč uplatněními

Generování rozšířené o načtení je adaptivní a všestranná architektura AI se širokou škálou případů použití napříč doménami a obory. Tady jsou klíčové aplikace RAG:
 
  • Odpovědi na otázky v otevřené doméně (ODQA) 
    Případ použití:
    RAG je vysoce efektivní v systémech ODQA, kde uživatelé můžou klást otázky prakticky k libovolnému tématu.
    Příklad: Chatboti zákaznické podpory používají RAG k poskytování přesných odpovědí načítáním informací z rozsáhlých znalostních bází nebo nejčastějších dotazů.

  • Specializované dotazy specifické pro určitou oblast 
    Případ použití:
    V právním odvětví může RAG vyhledáváním příslušných dokumentů pomáhat při analýze a vytváření souhrnů judikatury, precedentů a zákonů.
    Příklad: Nástroj právního asistenta načítá a shrnuje dokumenty pro konkrétní účely.

  • Souhrn obsahu
    Případ použití:
    RAG může pomáhat při generování vysoce kvalitního obsahu, jako jsou poznámky virtuálního asistenta ze schůzek nebo shrnutí článků, zpráv či příspěvků na blogu, a to tak, že vyhledá relevantní informace a začlení je do generovaného textu.
    Příklad: Žurnalistka využívá RAG ke generování souhrnů posledních zpravodajských článků tím, že si načítá klíčové podrobnosti z různých zdrojů.

  • Přizpůsobená doporučení
    Případ použití:
    RAG může vylepšovat systémy doporučení načítáním informací specifických pro uživatele a generováním přizpůsobených návrhů.
    Příklad: Platforma elektronického obchodování používá RAG k doporučování produktů na základě historie a předvoleb procházení uživatele a nabízí vysvětlení vygenerovaná z relevantních recenzí nebo popisů produktů.

  • Komplexní analýza scénářů a vytváření obsahu 
    Případ použití:
    Hybridní model RAG je možné používat ke generování a syntetizaci podrobných sestav nebo analýz načítáním relevantních dat, dokumentů nebo zpráv z několika složitých zdrojů.
    Příklad: Nástroj pro finanční analýzu generuje investiční projekce, analýzy nebo sestavy tím, že načítá a shrnuje nedávné trendy na trhu, historická finanční data, výkonnost akcií, odborné komentáře a ekonomické ukazatele.

  • Výzkumné informace a syntéza
    Případ použití:
    Výzkumníci můžou pomocí RAG načítat a syntetizovat informace z akademických dokumentů, sestav nebo databází, což usnadňuje revize a výzkumné projekty.
    Příklad: Akademický nástroj generuje souhrny relevantních výzkumných dokumentů tím, že vytahuje klíčové poznatky z různých studií.

  • Vícejazyčné a mezijazykové aplikace
    Případ použití:
    RAG je možné nasadit ve vícejazyčných prostředích za účelem načtení informací v různých jazycích a generování obsahu napříč jazyky.
    Příklad: Nástroj pro překlad překládá text a zároveň načítá kulturní důležité informace, aby se zajistilo, že překlad bude kontextově vhodný.

RAG bude pohánět AI zítřka

Zvýšení přesnosti ve výstupu AI

Generování rozšířené o načtení je nastavené tak, aby v budoucnu LLM sehrálo zásadní roli tím, že vylepšuje integraci procesů načítání a generování. Očekávané pokroky v této oblasti povedou k plynulejší a propracovanější fúzi těchto komponent, což umožní LLM dodávat vysoce přesné a kontextově relevantní výstupy napříč širší škálou uplatnění a odvětví.

S dalším vývojem systému RAG lze očekávat jeho využití v nových oblastech, jako jsou personalizované vzdělávání, kde dokáže přizpůsobit výuku na základě individuálních potřeb, a pokročilé výzkumné nástroje, které nabízejí přesné a komplexní vyhledávání informací pro složité dotazy.

Řešení aktuálních omezení, jako je zlepšení přesnosti načítání a omezení předsudků, bude klíčem k maximalizaci potenciálu systémů RAG. Budoucí iterace RAG budou pravděpodobně obsahovat interaktivnější a kontextově orientovanější systémy, které zlepší uživatelské možnosti tím, že se budou dynamicky přizpůsobovat vstupům uživatele.

Vývoj multimodálních modelů RAG, které využívají počítačové zpracování obrazu k integraci textu, obrázků a dalších typů dat, navíc rozšíří a otevře ještě více možností, čímž se LLM stanou univerzálnějšími a výkonnějšími než kdy dříve.
Nejčastější dotazy

Nejčastější dotazy

  • Generování rozšířené o načtení je technika AI, která kombinuje model načítání s generativním modelem. Načte související informace z databáze nebo sady dokumentů a použije je k vygenerování přesnějších a kontextově relevantních odpovědí. Tento přístup zlepšuje kvalitu textu generovaného umělou inteligencí tím, že ho zakládá na datech z reálného světa, což je zvlášť užitečné pro úlohy, jako je odpovídání na otázky či shrnování a vytváření obsahu.
  • RAG vylepšuje obsah generovaný umělou inteligenci začleněním externích dat. Načítá relevantní informace z databáze a pak tato data použije ke generování přesnějších kontextových odpovědí. Tento proces zajišťuje, aby výstup systému AI byl informovanější a spolehlivější.
  • RAG kombinuje velký jazykový model (LLM) s mechanismem načítání. I když LLM generuje text na základě předem natrénovaných dat, RAG to vylepšuje načítáním relevantních informací z externích zdrojů v reálném čase, což zlepšuje přesnost a relevanci. LLM se v podstatě spoléhá na naučené vzory, zatímco RAG aktivně získává pro své odpovědi aktuální informace.