Trace Id is missing
Gå til hovedinnhold
Azure

Hva er hentingsforsterket generering (RAG)

Finn ut hvordan teknologi for hentingsforsterket generering (RAG) forbedrer nøyaktigheten og relevansen til svar generert av store språkmodeller (LLM-er).

RAG øker nøyaktigheten til kunstig intelligens ved å integrere ekstern kunnskap og sikre oppdaterte, relevante svar

Ved å forbedre funksjoner for databehandling i skyen og påvirke utviklingen av kunstig intelligens, bidrar RAG til å forbedre nøyaktigheten og relevansen til KI-genererte svar, noe som gjør KI-systemer mer pålitelige og effektive på tvers av ulike bruksområder.

Nøkkelinnsikter

  • Historien og utviklingen av RAG i KI gjenspeiler en bredere trend mot mer intelligente og kontekstbevisste systemer som effektivt kan kombinere store mengder informasjon med avanserte genereringsfunksjoner.
  • RAG-arkitektur gjør det mulig for KI-systemer å produsere mer informert og pålitelig innhold ved å basere forhåndsopplært generering på hentet ekstern kunnskap.
     
  • Fordelene med RAG gjør det til en kraftig teknikk for å lage KI-systemer som er mer nøyaktige, pålitelige og allsidige, med brede bruksområder på tvers av domener, bransjer og oppgaver.
     
  • Utviklere bruker RAG til å bygge KI-systemer som kan generere innhold basert på nøyaktig informasjon, noe som fører til mer pålitelige, kontekstbevisste og brukersentrerte bruksområder.

  • RAG-systemer kombinerer henting og generering, noe som gjør det til et kraftig verktøy for et bredt spekter av bruksområder, bransjer og brukstilfeller.

  • Etter hvert som RAG-modeller fortsetter å utvikle seg, forventes det at de spiller en avgjørende rolle i ulike bruksområder, fra kundeservice til forskning og oppretting av innhold.

  • RAG anses å ville spille en avgjørende rolle i fremtiden for LLM-er ved å forbedre integreringen av hentings- og genereringsprosesser.

RAG: Mekanikk, historie og påvirkning

Slik fungerer RAG

Hentingsforsterket generering (RAG) er et KI-rammeverk som kombinerer to teknikker. Først henter den relevant informasjon fra eksterne kilder, for eksempel databaser, dokumenter eller internett. Når denne informasjonen er samlet inn, brukes den til å informere og forbedre generering av svar. Denne tilnærmingen utnytter styrken til både hentings- og genereringsteknikker, slik at svarene er nøyaktige, relevante og kontekstuelt beriket av den mest oppdaterte og spesifikke informasjonen som er tilgjengelig. Med denne doble funksjonaliteten kan RAG-systemer produsere mer informerte og nyanserte utdata enn rene generative modeller.

Historien til RAG

RAG er forankret i de tidlige systemene for grunnleggende informasjonshenting. Ettersom generative KI-teknologier raskt avanserte og generative språkmodeller som GPT-2 og BERT oppsto, vokste behovet for mer nøyaktige og relevante svar.   I 2020 ble RAG-arkitektur introdusert, noe som markerte et betydelig fremskritt. Ved hjelp av maskinlæring til å kombinere hentings- og genereringsmoduler – integrere den interne kunnskapsbasen til LLM med eksterne kunnskapskilder – kunne RAG-er produsere mer nøyaktig, oppdatert, sammenhengende og kontekstuelt nøyaktig tekst.   Med dyp læring i kjernen kan RAG-modeller læres opp fra ende til ende, noe som muliggjør utdata som optimaliserer svarene, noe som forbedrer kvaliteten på generert innhold etter hvert som modellen lærer å hente den mest pålitelige og kontekstuelt nyttige informasjonen.

Viktigheten av RAG for KI

RAG spiller en avgjørende rolle i å fremme egenskapene til kunstig intelligens, noe som gjenspeiler en trend mot mer intelligente og kontekstbevisste systemer som effektivt kan kombinere store mengder informasjon med avanserte genereringsfunksjoner. Her er viktige årsaker til hvorfor RAG er grunnleggende for KI:

 
  • Forbedret nøyaktighet: Ved å integrere eksterne kunnskapskilder forbedrer RAG betydelig nøyaktigheten og relevansen til svar generert av LLM-er.
  • Kontekstuell relevans: RAG gjør det mulig for KI-systemer å generere svar som er mer kontekstuelt passende ved å hente spesifikk informasjon relatert til forespørselen.

  • Kostnadseffektivitet: Implementering av RAG er mer effektivt enn kontinuerlig gjenopplæring av LLM-er med nye data. 

  • Gjennomsiktighet: Ved å tilby kilder for informasjonen som brukes i svar, forbedrer RAG pålitelighet og tillit.
     
  • Allsidighet: RAG kan brukes på tvers av ulike sektorer, for eksempel helsesektoren, utdanning og finanssektorer, og til formål som kundeservice, forskning og oppretting av innhold.

  • Forbedret opplevelse: Ved å levere mer nøyaktige og relevante svar, fører RAG-teknologi til mer tilfredsstillende og produktive samhandlinger for brukere.
 

RAG-arkitektur

Arkitekturen til RAG-systemer er en kombinasjon av to hovedmoduler pluss en sammenslåingsmekanisme som arbeider sammen for å produsere nøyaktige og kontekstuelt relevante utdata. RAG-moduler kan læres opp fra ende til ende, slik at algoritmen kan optimalisere henting og generering i fellesskap, noe som resulterer i et mer informert og pålitelig resultat.

Slik fungerer RAG-arkitektur:

Hentingsmodulen søker gjennom et stort datasett for å finne de mest relevante delene av informasjonen basert på spørringen.

Etter henting bruker genereringsmodulen den hentede informasjonen som ytterligere kontekst for å generere et sammenhengende og relevant svar. Genereringsmoduler er vanligvis en forhåndsopplært språkmodell som generative forhåndsopplærte transformatorer (GPT) eller toveis og automatisk regressive transformatorer (BART), som er finjustert for å generere tekst basert på inndataene og den hentede informasjonen.

Sammenslåingsmekanismen sikrer at informasjonen som hentes, er effektivt kombinert i den generative prosessen. Denne samhandlingen mellom modulene gjør det mulig for RAG-systemer å produsere mer informert og pålitelig innhold ved å basere generering på hentet kunnskap. 

Fordelene med RAG

Kraftig arkitektur for å forbedre kunstig intelligens

Utviklere bruker RAG-arkitektur til å opprette KI-systemer som er mer nøyaktige, pålitelige og allsidige, med brede bruksområder på tvers av ulike bransjer og oppgaver. Fordelene med RAG er:
   
  • Forbedret nøyaktighet, relevans og kontekstuell presisjon: Ved å hente relevante dokumenter eller data sikrer RAG at de genererte utdataene er forankret i faktisk og relevant informasjon, noe som forbedrer den generelle nøyaktigheten og relevansen til svarene.

  • Reduserte hallusinasjoner gjennom faktabasert generering: RAG reduserer sannsynligheten for hallusinasjoner – generere troverdig, men uriktig informasjon – og baserer den generative modellens utdata på faktisk hentet innhold, noe som fører til mer pålitelige resultater.

  • Forbedret ytelse i oppgaver med åpent domene med bred kunnskapstilgang: RAG utmerker seg i svar på spørsmål i åpne domener og lignende oppgaver ved effektivt å hente informasjon fra store og varierte kilder, slik at den kan håndtere et bredt spekter av emner med dybde og bredde.

  • Skalerbarhet og kapasitet til å håndtere store kunnskapsbaser: RAG kan effektivt søke og hente relevant informasjon fra massive datasett, noe som gjør den skalerbar og egnet for bruksområder som krever omfattende kunnskapstilgang. Med NoSQL-databaser kan RAG-modeller dra nytte av store mengder data for å generere kontekstuelt berikede svar.

  • Tilpassing og domenespesifikke bruksområder: RAG-modeller kan tilpasses og kan finjusteres for bestemte domener, slik at utviklere kan opprette spesialiserte KI-systemer som er skreddersydd for bestemte bransjer eller oppgaver, for eksempel juridisk rådgivning, medisinsk diagnostikk eller økonomisk analyse.

  • Interaktiv og adaptiv læring: Gjennom brukersentrert tilpasning kan RAG-systemer lære av brukersamhandlinger, hente mer relevant informasjon over tid og tilpasse svarene for bedre å møte brukerbehov, forbedre brukeropplevelsen og entusiasmen.

  • Allsidighet og flermodal integrering: RAG kan utvides til å arbeide med flermodale data (tekst, bilder, strukturerte data), noe som forbedrer rikheten i og mangfoldet til informasjonen som brukes i generering og utvidelse av bruksområdene til modellen.

  • Informert skriving for effektiv oppretting av innhold: RAG gir et kraftig verktøy ved å hente relevante fakta og referanser, noe som sikrer at generert innhold ikke bare er kreativt, men også nøyaktig og velinformert.

Typer RAG-systemer

Allsidighet på tvers av bruksområder

Hentingsforsterket generering er en adaptiv, allsidig KI-arkitektur med et bredt spekter av brukstilfeller på tvers av domener og bransjer. Her er  viktige bruksområder for RAG:
 
  • Svar på spørsmål i åpent domene (ODAQ) 
    Brukseksempel:
    RAG er svært effektiv i ODAQ-systemer, der brukere kan stille spørsmål om praktisk talt alle emner.
    Eksempel: Kundestøttechatroboter bruker RAG til å gi nøyaktige svar ved å hente informasjon fra store kunnskapsbaser eller vanlige spørsmål-sider.

  • Domenespesifikke spesialiserte spørringer 
    Brukseksempel:
    Innen jussen kan RAG hjelpe deg med å analysere og generere sammendrag av rettspraksis, presedens og vedtekter ved å hente relevante dokumenter.
    Eksempel: Et juridisk assistentverktøy henter og oppsummerer dokumenter til bestemte formål.

  • Innholdsoppsummering
    Brukseksempel:
    RAG kan hjelpe deg med å generere innhold av høy kvalitet, for eksempel møtenotater fra virtuell assistent eller sammendrag av artikler, rapporter eller blogginnlegg, ved å hente relevant informasjon og integrere den i den genererte teksten.
    Eksempel: En journalist bruker RAG til å generere sammendrag av nylige nyhetsartikler ved å hente inn nøkkeldetaljer fra ulike kilder.

  • Tilpassede anbefalinger
    Brukseksempel:
    RAG kan forbedre anbefalingssystemer ved å hente brukerspesifikk informasjon og generere tilpassede forslag.
    Eksempel: En e-handelsplattform bruker RAG til å anbefale produkter basert på brukerens leserlogg og preferanser, og tilbyr forklaringer generert fra relevante produktanmeldelser eller beskrivelser.

  • Kompleks scenarioanalyse og oppretting av innhold 
    Brukseksempel:
    En hybrid RAG-modell kan brukes til å generere og syntetisere detaljerte rapporter eller analyser ved å hente relevante data, dokumenter eller nyheter fra flere komplekse kilder.
    Eksempel: Et finansanalyseverktøy genererer investeringsprognoser, analyser eller rapporter ved å hente og oppsummere nylige markedstrender, historiske finansdata, aksjeresultater, ekspertkommentarer og økonomiske indikatorer.

  • Forskningsinformasjon og -syntese
    Brukseksempel:
    Forskere kan bruke RAG til å hente og syntetisere informasjon fra akademiske avhandlinger, rapporter eller databaser, noe som legger til rette for gjennomganger og forskningsprosjekter.
    Eksempel: Et akademisk verktøy genererer sammendrag av relevante forskningsavhandlinger ved å hente inn viktige funn fra ulike studier.

  • Flerspråklige og bruksområder på tvers av språk
    Brukseksempel:
    RAG kan distribueres i flerspråklige miljøer for å hente informasjon på forskjellige språk og generere innhold på tvers av språk.
    Eksempel: Et oversettelsesverktøy oversetter tekst samtidig som det henter kulturrelevant informasjon for å sikre at oversettelsen er kontekstuelt passende.

RAG vil drive morgendagens KI

Forsterket presisjon i KI-utdata

Hentingsforsterket generering antas å ville spille en avgjørende rolle i fremtiden for LLM-er ved å forbedre integreringen av hentings- og genereringsprosesser. Forventede fremskritt på dette området vil føre til mer sømløs og sofistikert sammenslåing av disse komponentene, slik at LLM-er kan levere svært nøyaktige og kontekstuelt relevante utdata på tvers av et bredere utvalg av bruksområder og bransjer.

Etter hvert som RAG fortsetter å utvikle seg, kan vi forutse at den innføres i nye domener, for eksempel tilpasset utdanning, der den kan skreddersy læringsopplevelser basert på individuelle behov og avanserte forskningsverktøy, som tilbyr presis og omfattende informasjonshenting for komplekse undersøkelser.

Å gripe fatt i gjeldende begrensninger, for eksempel forbedring av hentingsnøyaktighet og reduksjon av partiskhet, vil være nøkkelen til å maksimere potensialet til RAG-systemer. Fremtidige iterasjoner av RAG kommer sannsynligvis til å inneholde mer interaktive og kontekstbevisste systemer, noe som forbedrer brukeropplevelser ved å tilpasse seg brukerinndata dynamisk.

I tillegg vil utviklingen av flermodale RAG-modeller, som bruker visuelt innhold til å integrere tekst, bilder og andre datatyper, utvide og åpne enda flere muligheter, noe som gjør LLM-er mer allsidige og kraftige enn noensinne.
Vanlige spørsmål

Vanlige spørsmål

  • Hentingsforsterket generering (RAG) er en KI-teknikk som kombinerer en hentingsmodell med en generativ modell. Den henter relatert informasjon fra en database eller et dokumentsett, og bruker det til å generere mer nøyaktige og kontekstuelt relevante svar. Denne tilnærmingen forbedrer kvaliteten på KI-generert tekst ved å basere den på virkelige data, noe som gjør den spesielt nyttig for oppgaver som svar på spørsmål, oppsummering og oppretting av innhold.
  • RAG forbedrer KI-generert innhold ved å inkludere eksterne data. Den henter relevant informasjon fra en database og bruker deretter disse dataene til å generere mer nøyaktige og kontekstbevisste svar. Denne prosessen sikrer at KI-systemets utdata er bedre informert og mer pålitelig.
  • RAG kombinerer en stor språkmodell (LLM) med en hentingsmekanisme. Mens en LLM genererer tekst basert på forhåndsopplærte data, forbedrer RAG dette ved å hente relevant informasjon fra eksterne kilder i sanntid, noe som forbedrer nøyaktighet og relevans. LLM er i hovedsak avhengig av innlærte mønstre, mens RAG aktivt henter inn oppdatert informasjon for å utdype svarene.