Mi az a lekéréses kibővített generáció (RAG)?

Megtudhatja, hogyan javítja a lekéréses kibővített generációs (RAG) technológia a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) által generált válaszok pontosságát és relevanciáját.

Intelligens alkalmazások fejlesztése Az Azure használatának első lépései

A lekéréssel kibővített generálás jelentése

A lekéréssel kibővített generálás (RAG) egy olyan AI-keretrendszer, amely releváns információk külső forrásokból történő lekérésével támogatja és javítja a válaszok generálását. Ez a kettős képesség lehetővé teszi, hogy az RAG-rendszerek megalapozottabb és árnyaltabb eredményeket adjanak, mint a tisztán generatív modellek.

Legfontosabb tanulságok

Az RAG-architektúra lehetővé teszi az AI-rendszerek számára, hogy megalapozottabb és megbízhatóbb tartalmakat állítsanak elő azáltal, hogy az előre betanított generálást a lekért külső tudásra alapozzák.

Az RAG rendszert az előnyei a pontosabb, megbízhatóbb és sokoldalúbb AI-rendszerek létrehozásának hatékony technikájává teszik, amely széleskörűen alkalmazható különböző területeken, iparágakban és feladatokban.

A fejlesztők az RAG segítségével olyan AI-rendszereket hoznak létre, amelyek képesek pontos információkra alapozott tartalmat generálni, ami megbízhatóbb, környezettudatosabb és felhasználó-központúbb alkalmazásokat eredményez.

Az RAG-rendszerek ötvözik a keresést és a generálást, így az alkalmazások, iparágak és felhasználási esetek széles skáláján hatékony eszközzé válnak.

Ahogy az RAG-modellek tovább fejlődnek, várhatóan döntő szerepet játszanak majd különböző alkalmazásokban, az ügyfélszolgálattól kezdve a kutatáson át a tartalomkészítésig.

Az RAG döntő szerepet fog játszani az LLM-ek jövőjében azáltal, hogy fokozza a lekérési és a létrehozási folyamatok integrációját.

RAG: Hogyan működik, és miért fontos

Az RAG működése

A lekéréssel kibővített generálás két technikát kombinál. Először információkat kér le olyan forrásokból, mint például az adatbázisok, a dokumentumok vagy a web. Az információk összegyűjtése után a rendszer ezek felhasználásával támogatja a válaszok generálását. Ez a megközelítés kihasználja mind a lekérési, mind a létrehozási technikák erősségeit, biztosítva, hogy a válaszok pontosak, relevánsak legyenek, és a rendelkezésre álló legfrissebb és legkonkrétabb információkkal gazdagodjanak.

Az RAG fontossága az AI szempontjából

Az RAG döntő szerepet játszik a mesterséges intelligencia képességeinek fejlesztésében, tükrözve az intelligensebb és környezettudatosabb rendszerek irányába mutató tendenciát, amelyek képesek hatalmas mennyiségű információt hatékonyan kombinálni a kifinomult generálási képességekkel. Íme a legfontosabb okok, amelyek miatt az RAG alapvető fontosságú az AI szempontjából:

Továbbfejlesztett pontosság: A külső tudásbázisok integrálásával az RAG jelentősen javítja az LLM-ek által generált válaszok pontosságát és relevanciáját.

Környezeti relevancia: AZ RAG lehetővé teszi, hogy az AI-rendszerek a kéréssel kapcsolatos specifikus információk lekérésével a környezetnek jobban megfelelő válaszokat generáljanak.
Költséghatékonyság: Az RAG megvalósítása hatékonyabb, mint az LLM-ek folyamatos újratanítása új adatokkal.
Átláthatóság: Azáltal, hogy forrásokat biztosít a válaszokban használt információkhoz, az RAG javítja a hitelességet és a megbízhatóságot.
Sokoldalúság: A RAG különféle szektorokban alkalmazható, például az egészségügyben, az oktatásban és a pénzügyi szektorban, valamint ügyfélszolgálati, kutatási és tartalomkészítési célokra.
Jobb felhasználói élmény: A pontosabb és relevánsabb válaszok biztosításával az RAG technológia a felhasználók számára kielégítőbb és hatékonyabb interakciókat eredményez.

RAG-architektúra

Az RAG-rendszerek architektúrája két fő modulból és egy fúziós mechanizmusból áll, amelyek a pontos és a kontextus szempontjából releváns eredmények előállítása érdekében működnek együtt. Az RAG-modulok végponttól végpontig betaníthatók, lehetővé téve az algoritmus számára a lekérés és a generálás együttes optimalizálását, ami megalapozottabb és megbízhatóbb eredményhez vezet.

Így működik az RAG-architektúra:

A lekérőmodul egy nagy adatkészleten keresi meg a lekérdezés alapján a legrelevánsabb információkat.

A lekérdezés után a generátormodul a lekérdezett információt további kontextusként használja fel egy koherens és releváns válasz létrehozásához. A generátormodul általában egy előre betanított nyelvi modell, például előre betanított generatív átalakító (GPT) vagy kétirányú és automatikus regresszív átalakító (BART), amelyet úgy hangoltak, hogy a bemenet és a lekérdezett információ alapján generáljon szöveget.

A fúziós mechanizmus biztosítja, hogy a kinyert információk hatékonyan legyenek kombinálva a generatív folyamat során. A modulok közötti kölcsönhatás lehetővé teszi az RAG-rendszerek számára, hogy megalapozottabb és megbízhatóbb tartalmat állítsanak elő azáltal, hogy a generálást a lekért tudásra alapozzák.

Mik az RAG előnyei?

Hatékony architektúra az AI fejlesztéséhez

A fejlesztők az RAG-architektúrát használják a pontosabb, megbízhatóbb és sokoldalúbb AI-rendszerek létrehozására, amelyek széleskörűen alkalmazhatók különböző iparágakban és feladatokban. Az RAG előnyei a következők:

Továbbfejlesztett pontosság, relevancia és környezetfüggő pontosság: A releváns dokumentumok vagy adatok lekérésével az RAG biztosítja, hogy a létrehozott kimenet tényszerű és releváns információkra alapozott legyen, és javítja a válaszok általános pontosságát és relevanciáját.
Tényalapú generáláson keresztül csökkentett előzményszám: Az RAG csökkenti annak a valószínűségét, hogy a generatív modell kimenetét a tényleges lekért tartalomra alapozva valószínű, de helytelen információk keletkezzenek, ami megbízhatóbb eredményeket ad.
Jobb teljesítmény a tág tudásbázist igénylő, nyílt tartományú feladatokban: A RAG kiválóan teljesít a nyílt tartományú kérdésmegválaszolási és hasonló feladatokban azáltal, hogy hatékonyan keres ki információkat hatalmas méretű és sokszínű forrásokból, lehetővé téve a témák széles skálájának mélyreható és átfogó kezelését.
Skálázhatóság és kapacitás a nagy tudásbázisok kezelésére: Az RAG hatékonyan képes keresni és releváns információkat lekérni hatalmas adathalmazokból, így skálázhatóvá és alkalmassá válik a kiterjedt tudásbázis-hozzáférést igénylő alkalmazások általi használatra. A NoSQL-adatbázisok lehetővé teszik az RAG-modellek számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot használjanak fel kontextuálisan gazdagabb válaszok létrehozásához.
Testreszabhatóság és tartományspecifikus alkalmazhatóság: a RAG modellek adaptálhatók és finomhangolhatók adott tartományokra, így a fejlesztők speciális, meghatározott iparágakra vagy feladatokra szabott AI-rendszereket hozhatnak létre, például jogi tanácsadást, orvosi diagnosztikát vagy pénzügyi elemzést.
Interaktív és adaptív tanulás: A felhasználóközpontú adaptáció révén a RAG-rendszerek képesek tanulni a felhasználói interakciókból, idővel egyre relevánsabb információkat lekérve, és úgy módosítva a válaszaikat, hogy azok jobban megfeleljenek a felhasználói igényeknek, javítva a felhasználói élményt és az elkötelezettséget.
Sokoldalúság és multimodális integráció: Az RAG kiterjeszthető a több modális adatokkal (szöveggel, képekkel, strukturált adatokkal) való munkavégzésre, a létrehozás során használt információk gazdagságának és változatosságának fokozására, valamint a modell alkalmazásainak bővítésére.
Tájékozott tartalomírás a hatékony tartalomgyártásért: Az RAG hatékony eszközt biztosít a releváns tények és hivatkozások lekérésével, és biztosítja, hogy a generált tartalom ne csak kreatív legyen, hanem pontos és megalapozott is.

Melyek a leggyakoribb RAG-alkalmazások?

Sokoldalúság az alkalmazások terén

A lekéréses kibővített generálás egy adaptív, sokoldalú AI-architektúra, amely számos felhasználási lehetőséget kínál különböző területeken és iparágakban. Íme a RAG legfontosabb alkalmazási területei:

Nyílt tartományú kérdésmegválaszolás (ODQA)
Használati eset: Az RAG rendkívül hatékony az ODQA-rendszerekben, ahol a felhasználók szinte bármilyen témával kapcsolatban feltehetnek kérdéseket.
Példa: Az ügyfélszolgálati csevegőrobotok az RAG használatával pontos válaszokat biztosítanak nagy tudásbázisokból vagy gyakori kérdésekből származó információk lekérésével.
Tartományspecifikus speciális lekérdezések
Használati eset: A jogi iparágban a RAG segíthet az esetjogok, precedensek és statútumok elemzésében és összefoglalásában a releváns dokumentumok lekérése révén.
Példa: Egy jogi asszisztens eszköz dokumentumokat kér le és foglal össze meghatározott célokra.
Tartalomösszegzés
Használati eset: Az RAG a releváns információk beolvasásával és a generált szövegbe való integrálásával segítheti a kiváló minőségű tartalmak, például a virtuális asszisztens értekezleti jegyzeteinek, illetve cikkek, jelentések vagy blogbejegyzések összegzésének elkészítését.
Példa: Egy riporter a RAG használatával hozza létre a legfrissebb hírek összegzését a különböző forrásokból származó fontos részletek bekérésével.
Személyre szabott javaslatok
Használati eset: Az RAG felhasználóspecifikus információk beolvasásával és személyre szabott javaslatok generálásával javíthatja a javaslati rendszereket.
Példa: Egy e-kereskedelmi platform az RAG használatával javasol termékeket a felhasználó böngészési előzményei és preferenciái alapján, és a vonatkozó termékértékelésekből vagy leírásokból származó magyarázatokat kínál.
Összetett forgatókönyv-elemzés és tartalomlétrehozás
Használati eset: Egy hibrid RAG-modell használatával részletes jelentések és elemzések hozhatók létre és szintetizálhatók összetett forrásokból származó releváns adatok, dokumentumok vagy hírek lekérésével.
Példa: Egy pénzügyi elemzőeszköz befektetési előrejelzéseket, elemzéseket vagy jelentéseket hoz létre a legutóbbi piaci trendek, a korábbi pénzügyi adatok, a tőzsdei teljesítmény, a szakértői megjegyzések és a gazdasági mutatók lekérésével és összegzésével.
Kutatási információk és szintézis
Használati eset: A kutatók az RAG használatával lekérhetik és szintetizálhatják az oktatási tanulmányokból, jelentésekből vagy adatbázisokból származó információkat, megkönnyítve a felülvizsgálatokat és a kutatási projekteket.
Példa: Egy tudományos eszköz a különböző tanulmányok kulcsfontosságú eredményeinek bekérésével hozza létre a releváns kutatási tanulmányok összegzését.
Többnyelvű és nyelvfüggetlen alkalmazások
Használati eset: Az RAG többnyelvű környezetekben is üzembe helyezhető, így különböző nyelveken lekérhetők az információk, és többnyelvű tartalmak generálhatók.
Példa: Egy fordítási eszköz lefordítja a szöveget, miközben kulturális szempontból releváns információkat is lekér annak biztosítása érdekében, hogy a fordítás környezetfüggő legyen.

Az RAG fogja működtetni a jövő mesterséges intelligenciáját

A pontosság növelése az AI-kimenetben

A lekéréses kibővített generáció döntő szerepet fog játszani az LLM-ek jövőjében azáltal, hogy fokozza a lekérési és a létrehozási folyamatok integrációját. Az ezen a területen várható előrelépések ezen összetevők zökkenőmentesebb és kifinomultabb fúziójához vezetnek majd, lehetővé téve az LLM-ek számára, hogy alkalmazások és iparágak szélesebb körében nyújtsanak rendkívül pontos és kontextuálisan releváns kimeneteket.

Ahogy az RAG tovább fejlődik, várhatóan új területeken is alkalmazzák majd, például a személyre szabott oktatásban, ahol a tanulási tapasztalatokat az egyéni igényekre szabhatja, valamint a fejlett kutatási eszközökben, amelyek pontos és átfogó információkeresést kínálnak az összetett kérdésekhez.

Az RAG-rendszerekben rejlő lehetőségek maximalizálásához kulcsfontosságú a jelenlegi korlátok kezelése, például a lekérési pontosság javítása és a torzítások csökkentése. Az RAG jövőbeli iterációi valószínűleg interaktívabb és környezettudatosabb rendszereket fognak tartalmazni, amelyek dinamikusan alkalmazkodva a felhasználói bemenetekhez javítják a felhasználói élményt.

Emellett a multimodális RAG-modellek fejlesztése, amelyek a számítógépes látástechnológiát használják a szöveg, a képek és más adattípusok integrálására, még több lehetőséget nyit meg, és még sokoldalúbbá és hatékonyabbá teszi az LLM-eket, mint valaha.

ERŐFORRÁSOK 

Létrehozás az Azure AI Serviceszel

Első lépések

Egy szemüveges, sálas nő mosolyog, miközben egy laptopon dolgozik egy szabadtéri, trópusi környezetben.

Azure-erőforrások

Az Azure-erőforrásközpont bemutatása

Nézzen útmutató videókat, tekintse meg a tanulmányokat és elemzői jelentéseket, fedezze fel a képzéseket és eseményeket, valamint szerezzen esettanulmányokat, kódmintákat és megoldásarchitektúrákat.

További információ az Azure-ról

Egy személy egy íróasztalnál áll, ahol több monitoron kódok jelennek meg, és egy laptopon dolgozik egy irodai környezetben.

Microsoft Learn

Az AI-képzési központ felfedezése

AI-készségeit saját ütemben végezhető oktatóanyagokkal, virtuális képzési eseményekkel és személyes tanfolyamokkal fejlesztheti, amelyeket az Ön speciális szerepköréhez terveztek.

Tanulás megkezdése

Két ember beszélget valamiről egy képernyőn, az egyikük kezében egy táblagépet tart, amely információkat jelenít meg.

Fejlesztő diákok

Alapozza meg technológiai karrierjét

A kizárólag tanulók számára elérhető eszközökkel és programokkal még többet érhet el. Videókhoz, oktatóanyagokhoz, ingyenes eszközökhöz és közösségi programokhoz férhet hozzá.

A tanulói források felfedezése

GYIK

A lekéréses kibővített generáció (RAG) egy olyan AI-technika, amely egy lekérési modellt egy generatív modellel kombinál. Kapcsolódó információkat kér le egy adatbázisból vagy dokumentumkészletből, és ezeket felhasználva pontosabb és kontextuálisan relevánsabb válaszokat hoz létre. Ez a megközelítés javítja az AI által létrehozott szöveg minőségét azáltal, hogy valós adatokra alapozza, ami különösen hasznos az olyan feladatokhoz, mint a kérdések megválaszolása, az összegzés és a tartalomkészítés.
Az RAG külső adatok beépítésével javítja az AI által létrehozott tartalmakat. Lekérdezi a releváns információkat egy adatbázisból, majd ezeket az adatokat felhasználva pontosabb és környezettudatosabb válaszokat hoz létre. Ez a folyamat biztosítja, hogy az AI-rendszer kimenete tájékozottabb és megbízhatóbb legyen.
Az RAG egy nagy nyelvi modellt (LLM) kombinál egy lekérési mechanizmussal. Míg az LLM előre betanított adatok alapján generál szöveget, az RAG ezt azzal javítja, hogy valós időben keres releváns információkat külső forrásokból, javítva a pontosságot és a relevanciát. Az LLM alapvetően a tanult mintákra támaszkodik, míg az RAG aktívan bevonja a naprakész információkat a válaszok megalapozásához.

Az Azure Portal bemutatása