Trace Id is missing
Ugrás a tartalomtörzsre
Azure

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.

Az RAG külső tudás integrálásával növeli a mesterséges intelligencia pontosságát, naprakész, releváns válaszokat nyújtva

A felhőalapú számítás képességeinek javításával és az AI fejlődésének befolyásolásával az RAG javítja az AI által generált válaszok pontosságát és relevanciáját, ezáltal megbízhatóbbá és hatékonyabbá teszi az AI-rendszereket a különböző alkalmazásokban.

Legfontosabb tanulságok

  • Az RAG története és fejlődése a mesterséges intelligenciában tükrözi az intelligensebb és környezettudatosabb rendszerek irányába mutató szélesebb körű tendenciát, amelyek képesek hatalmas mennyiségű információt hatékonyan kombinálni a kifinomult generálási képességekkel.
  • Az RAG architektúra lehetővé teszi az AI-rendszerek számára, hogy megalapozottabb és megbízhatóbb tartalmakat állítsanak elő azáltal, hogy az előre betanított generációt 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: Mechanika, történelem és hatás

Az RAG működése

A lekéréses kibővített generáció (RAG) egy olyan AI-keretrendszer, amely két technikát kombinál; először is, releváns információkat kér le külső forrásokból, például adatbázisokból, dokumentumokból vagy az internetről. Amint összegyűjtötte ezeket az információkat, felhasználja őket a válaszok generálásának tájékoztatására és javítására. 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. Ez a kettős képesség lehetővé teszi, hogy az RAG-rendszerek megalapozottabb és árnyaltabb eredményeket produkáljanak, mint a tisztán generatív modellek.

Az RAG története

Az RAG az alapvető információk lekérésének korai rendszereiben gyökerezik. A generatív AI-technológiák gyors fejlődésével és az olyan generatív nyelvi modellek megjelenésével, mint a GPT-2 és a BERT, megnőtt az igény a pontosabb és relevánsabb válaszok iránt.   2020-ban bevezetésre került az RAG architektúra, ami jelentős előrelépést jelent. Azáltal, hogy gépi tanulás segítségével kombinálja a lekérő és a generátor modulokat – az LLM belső tudásbázisát a külső tudásforrásokkal integrálva –, az RAG-k pontosabb, naprakészebb, következetesebb és kontectuálisan pontosabb szöveget tudtak előállítani.   A középpontban a mély tanulással az RAG-modellek végponttól végpontig betaníthatók, lehetővé téve a válaszok optimalizálását, javítva a generált tartalom minőségét, mivel a modell megtanulja a legmegbízhatóbb és a kontextus szempontjából leghasznosabb információk lekérdezését.

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:

 
  • Nagyobb pontosság: A külső tudásforrások integrálásával az RAG jelentősen javítja az LLM-ek által generált válaszok pontosságát és relevanciáját.
  • Kontextuális relevancia: Az RAG lehetővé teszi az AI-rendszerek számára, hogy a kéréssel kapcsolatos konkrét információk lekérdezésével a kontextusnak jobban megfelelő válaszokat generáljanak.

  • Költséghatékonyság: Az RAG implementálása hatékonyabb, mint az LLM-ek folyamatos újratanítása új adatokkal. 

  • Átláthatóság: Az RAG a válaszokban felhasznált információk forrásainak megadásával növeli a hitelességet és a bizalmat.
     
  • Sokoldalúság: Az RAG számos szektorban alkalmazható, például az egészségügyben, az oktatásban és a pénzügyi szektorban, valamint olyan célokra, mint az ügyfélszolgálat, a kutatás és a tartalomkészítés.

  • Továbbfejlesztett élmény: Azáltal, hogy pontosabb és relevánsabb válaszokat ad, az RAG technológia a felhasználók számára kielégítőbb és produktívabb 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 a lekérdezés alapján a legrelevánsabb információkat.

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

A fúziós mechanizmus biztosítja, hogy a kinyert információkat 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. 

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 kontextuális pontosság: A releváns dokumentumok vagy adatok lekérésével az RAG biztosítja, hogy a generált kimenet tényszerű és releváns információkon alapuljon, javítva ezzel a válaszok általános pontosságát és relevanciáját.

  • Csökkentett hallucinációk a tényeken alapuló generálás révén: A RAG csökkenti a hallucinációk – azaz a hihető, de téves információk generálása – valószínűségét, mivel a generatív modell kimenetét ténylegesen lekérdezett tartalomra alapozza, ami megbízhatóbb eredményekhez vezet.

  • Fokozott teljesítmény a nyílt tartománybeli feladatokban, széleskörű tudáshoz való hozzáféréssel: Az RAG kiemelkedik a nyílt tartománybeli kérdések megválaszolásában és hasonló feladatokban azáltal, hogy hatékonyan keres információt hatalmas és változatos forrásokból, lehetővé téve, hogy a témák széles skáláját mélységében és szélességében kezelje.

  • Skálázhatóság és kapacitás a nagy tudásbázisok kezeléséhez: Az RAG hatékonyan képes a releváns információk keresésére és lekérésére hatalmas adathalmazokból, így skálázható és alkalmas a széles körű tudáshoz való hozzáférést igénylő alkalmazásokhoz. A NoSQL-adatbázisok lehetővé teszik az RAG-modellek számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot használjanak fel kontextuálisan gazdagított válaszok létrehozásához.

  • Testreszabás és tartományspecifikus alkalmazások: Az RAG-modellek adaptálhatók és finomhangolhatók bizonyos tartományokhoz, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy speciális AI-rendszereket hozzanak létre, amelyek bizonyos iparágakra vagy feladatokra – például jogi tanácsadásra, orvosi diagnosztikára vagy pénzügyi elemzésre – szabottak.

  • Interaktív és adaptív tanulás: A felhasználó-központú adaptáció révén az RAG-rendszerek tanulhatnak a felhasználói interakciókból, idővel relevánsabb információkat kérhetnek le, és a felhasználói igényeknek megfelelőbb válaszokat adhatnak, javítva a felhasználói élményt és elkötelezettséget.

  • Sokoldalúság és többmódú integráció: Az RAG kiterjeszthető a többmódú adatok (szöveg, képek, strukturált adatok) kezelésére, ami növeli a generálás során felhasznált információk gazdagságát és sokféleségét, és kiszélesíti a modell alkalmazási lehetőségeit.

  • Tájékozott írás a hatékony tartalomkészítésért: Az RAG hatékony eszközt nyújt a releváns tények és hivatkozások lekérésével, biztosítva, hogy a generált tartalom ne csak kreatív, hanem pontos és jól informált is legyen.

Az RAG-rendszerek típusai

Sokoldalúság az alkalmazások között

A lekéréses kibővített generáció egy adaptív, sokoldalú AI-architektúra, amely számos felhasználási lehetőséget kínál különböző területeken és iparágakban. Íme  az RAG főbb alkalmazásai:
 
  • Nyílt tartományú kérdésmegválaszolás (ODQA) 
    Használati eset:
    Az RAG rendkívül hatékony az ODQA rendszerekben, ahol a felhasználók gyakorlatilag bármilyen témában kérdéseket tehetnek fel.
    Példa: Az ügyfélszolgálati csevegőrobotok az RAG segítségével pontos válaszokat adnak a nagy tudásbázisokból vagy gyakori kérdésekből származó információk lekérdezésével.

  • Tartományspecifikus speciális lekérdezések 
    Használati eset:
    A jogi ágazat számára az RAG segíthet az esetjog, a precedensek és a jogszabályok elemzésében és összefoglalóinak létrehozásában a releváns dokumentumok lekérdezésével.
    Példa: A jogi asszisztens eszköz meghatározott célokra keres le és foglal össze dokumentumokat.

  • Tartalomösszesítés
    Használati eset:
    Az RAG a releváns információk lekérdezésével és a generált szövegbe való integrálásával segíthet kiváló minőségű tartalmak, például virtuális asszisztensi értekezletjegyzetek, cikkek, jelentések vagy blogbejegyzések összefoglalóinak létrehozásában.
    Példa: Egy újságíró az RAG segítségével elkészíti a legfrissebb hírek összefoglalóit a különböző forrásokból származó legfontosabb részletek összeszedésével.

  • Személyre szabott javaslatok
    Használati eset:
    Az RAG a felhasználóspecifikus információk lekérdezésével és személyre szabott javaslatok generálásával javíthatja a javaslati rendszereket.
    Példa: Egy e-kereskedelmi platform az RAG segítségével termékeket ajánl a felhasználó böngészési előzményei és preferenciái alapján, a vonatkozó termékértékelésekből vagy leírásokból generált magyarázatokat kínálva.

  • Összetett forgatókönyv-elemzés és tartalomlétrehozás 
    Használati eset:
    Egy hibrid RAG-modell részletes jelentések vagy elemzések létrehozására és szintézisére használható a releváns adatok, dokumentumok vagy hírek több összetett forrásból történő lekérdezésével.
    Példa: Egy pénzügyi elemző eszköz befektetési előrejelzéseket, elemzéseket vagy jelentéseket készít a legújabb piaci trendek, korábbi pénzügyi adatok, részvényteljesítmény, szakértői kommentárok és gazdasági mutatók lekérdezésével és összegzésével.

  • Kutatási információk és szintézis
    Használati eset:
    A kutatók az RAG segítségével lekérdezhetik és szintetizálhatják a tudományos cikkekből, jelentésekből vagy adatbázisokból származó információkat, megkönnyítve ezzel az áttekintéseket és a kutatási projekteket.
    Példa: Egy tudományos eszköz a különböző tanulmányok legfontosabb megállapításainak összegyűjtésével összefoglalókat készít a releváns kutatási tanulmányokról.

  • Többnyelvű és nyelvközi alkalmazások
    Használati eset:
    Az RAG többnyelvű környezetben is üzembe helyezhető a különböző nyelvű információk lekérdezésére és többnyelvű tartalmak létrehozására.
    Példa: Egy fordítóeszköz lefordítja a szöveget, miközben a kulturálisan releváns információkat is lekérdezi, hogy a fordítás a kontextusnak megfelelő 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.
GYIK

Gyakori kérdések

  • 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.