Trace Id is missing
Przejdź do głównej zawartości
Azure

Czym jest struktura RAG (generowanie wspomagane pobieraniem)?

Dowiedz się, w jaki sposób technologia RAG (generowania wspomaganego pobieraniem) zwiększa dokładność i stopień zgodności odpowiedzi generowanych przez duże modele językowe (LLM).

Struktura RAG zwiększa dokładność sztucznej inteligencji poprzez integrację wiedzy zewnętrznej, zapewniając aktualne i trafne odpowiedzi

Poprzez zwiększanie możliwości przetwarzania w chmurze i wpływanie na rozwój sztucznej inteligencji, struktura RAG pomaga zwiększać dokładność i stopień zgodności odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję, dzięki czemu systemy AI są bardziej niezawodne i efektywne w różnych zastosowaniach.

Kluczowe wnioski

  • Historia i ewolucja struktury RAG w dziedzinie sztucznej inteligencji odzwierciedlają szerszy trend w kierunku bardziej inteligentnych i kontekstowych systemów, które mogą efektywnie łączyć ogromne ilości informacji z zaawansowanymi możliwościami generowania.
  • Architektura struktury RAG umożliwia systemom sztucznej inteligencji produkowanie bardziej przemyślanych i wiarygodnych zawartości poprzez opieranie wstępnie wyszkolonego generowania na pobranej zewnętrznej wiedzy.
     
  • Korzyści płynące ze struktury RAG sprawiają, że jest to skuteczna technika tworzenia systemów AI, które są dokładniejsze, bardziej niezawodne i wszechstronne, a także znajdują szerokie zastosowanie w różnych domenach, branżach i zadaniach.
     
  • Deweloperzy korzystają ze struktury RAG do tworzenia systemów AI, które mogą generować zawartości oparte na dokładnych informacjach, co prowadzi do tworzenia bardziej niezawodnych, kontekstowych i zorientowanych na użytkownika aplikacji.

  • Systemy struktury RAG łączą w sobie funkcje pobierania i generowania danych, co czyni je potężnym narzędziem dla szerokiej gamy zastosowań, branż i przypadków użycia.

  • W miarę rozwoju modeli struktury RAG oczekuje się, że będą one odgrywać kluczową rolę w różnych zastosowaniach, od obsługi klienta po badania i tworzenie zawartości.

  • Struktura RAG ma odegrać kluczową rolę w przyszłości modeli LLM poprzez usprawnienie integracji procesów pobierania i generowania.

RAG: Mechanika, historia i wpływ

Jak działa struktura RAG

Struktura RAG (generowanie wspomagane pobieraniem) to struktura sztucznej inteligencji łącząca dwie techniki. Po pierwsze, pobiera istotne informacje ze źródeł zewnętrznych, takich jak bazy danych, dokumenty lub sieć Web. Po zebraniu tych informacji używa się ich w celu udzielenia odpowiedzi i usprawnienia procesu ich generowania. Podejście to wykorzystuje mocne strony obu technik pobierania i generowania, gwarantując dokładność, stopień zgodności i kontekstowe wzbogacenie odpowiedzi o najbardziej aktualne i szczegółowe informacje. Dzięki tej podwójnej funkcjonalności systemy struktury RAG mogą wytwarzać bardziej przemyślane i zniuansowane wyniki niż modele czysto generatywne.

Historia struktury RAG

Początki struktury RAG sięgają wczesnych systemów podstawowego pobierania informacji. W miarę jak technologie sztucznej inteligencji generatywnej rozwijały się w szybkim tempie, a także pojawiały się generatywne modele językowe, takie jak GPT-2 i BERT, rosło zapotrzebowanie na dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.   W 2020 roku wprowadzono architekturę struktury RAG, co oznacza znaczący postęp. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do łączenia modułów odzyskiwania i generatora — integrując wewnętrzną bazę wiedzy modeli LLM z zewnętrznymi źródłami wiedzy — struktury RAG były w stanie wygenerować dokładniejszy, aktualny, spójniejszy i bardziej kontekstowy tekst.   Modele struktury RAG, których podstawą jest uczenie głębokie, można trenować kompleksowo, co pozwala na uzyskiwanie wyników optymalizujących odpowiedzi i poprawiających jakość generowanych zawartości, ponieważ model uczy się pobierać najbardziej wiarygodne i kontekstowo przydatne informacje.

Znaczenie struktury RAG w kontekście sztucznej inteligencji

Struktura RAG odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu możliwości sztucznej inteligencji, odzwierciedlając tendencję w kierunku bardziej inteligentnych i kontekstowych systemów, które mogą efektywnie łączyć ogromne ilości informacji z zaawansowanymi możliwościami generowania. Oto najważniejsze przyczyny, dla których struktura RAG jest podstawą sztucznej inteligencji:

 
  • Ulepszona dokładność: Dzięki integracji zewnętrznych źródeł wiedzy struktura RAG znacząco zwiększa dokładność i stopień zgodności odpowiedzi generowanych przez modele LLM.
  • Znaczenie kontekstowe: Struktura RAG zezwala systemom sztucznej inteligencji na generowanie odpowiedzi, które są bardziej odpowiednie w kontekście, poprzez pobieranie określonych informacji związanych z żądaniem.

  • Opłacalność:: Wdrożenie struktury RAG jest bardziej efektywne niż ciągłe ponowne trenowanie modeli LLM przy użyciu nowych danych. 

  • Jawność: Struktura RAG zwiększa wiarygodność i zaufanie, podając źródła informacji wykorzystanych w odpowiedziach.
     
  • Wszechstronność: Struktury RAG można stosować w różnych sektorach, np. w ochronie zdrowia, edukacji i finansach, a także w celach związanych z obsługą klienta, badaniami i tworzeniem zawartości.

  • Ulepszone środowisko: Dzięki dostarczaniu dokładniejszych i o większym stopniu zgodności odpowiedzi technologia struktury RAG zapewnia użytkownikom bardziej satysfakcjonujące i produktywne interakcje.
 

Architektura struktury RAG

Architektura struktury RAG stanowi połączenie dwóch głównych modułów oraz mechanizmu łączącego, które współdziałając zapewniają dokładne i kontekstowo istotne wyniki. Moduły struktury RAG można trenować od początku do końca, co zezwala algorytmowi na jednoczesne optymalizowanie pobierania i generowania danych, czego efektem są bardziej przemyślane i wiarygodne wyniki.

Oto jak działa architektura struktury RAG:

Moduł pobieraniaprzeszukuje duży zestaw danych w celu znalezienia najbardziej odpowiednich informacji na podstawie zapytania.

Po pobraniu danych moduł generatora wykorzystuje pobrane informacje jako dodatkowy kontekst w celu wygenerowania spójnej i zgodnej odpowiedzi. Zazwyczaj moduły generatora to wstępnie wyszkolony model języka, taki jak model GPT (wstępnie wytrenowany transformator generatywny) lub model BART (dwukierunkowy i autoregresyjny transformator), który został dostrojony do generowania tekstu na podstawie danych wejściowych i pobranych informacji.

Mechanizm fuzji zapewnia efektywne łączenie pobranych informacji w procesie generowania. Taka interakcja między modułami pozwala systemom struktury RAG na tworzenie bardziej przemyślanych i wiarygodnych zawartości poprzez opieranie generowania na uzyskanej wiedzy. 

Korzyści wynikające ze struktury RAG

Potężna architektura służąca ulepszaniu sztucznej inteligencji

Deweloperzy używają architektury struktury RAG do tworzenia systemów AI, które są dokładniejsze, niezawodne i wszechstronne oraz znajdują szerokie zastosowanie w różnych branżach i zadaniach. Korzyści płynące ze struktury RAG są następujące:
   
  • Ulepszona dokładność, stopień zgodności i precyzja kontekstowa: Dzięki pobieraniu odpowiednich dokumentów lub danych struktura RAG gwarantuje, że wygenerowane wyniki będą oparte na faktach i istotnych informacjach, co zwiększy ogólną dokładność i stopień zgodności odpowiedzi.

  • Zmniejszenie halucynacji poprzez generowanie oparte na faktach: Struktura RAG zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia halucynacji, generując wiarygodne, ale nieprawdziwe informacje, opierając wyniki modelu generatywnego na faktycznie pobranej zawartości, co prowadzi do bardziej wiarygodnych wyników.

  • Ulepszona wydajność w zadaniach z zakresu otwartej domeny z szerokim dostępem do wiedzy: Struktura RAG doskonale sprawdza się w odpowiadaniu na pytania z zakresu wiedzy otwartej i podobnych zadaniach poprzez efektywne pozyskiwanie informacji z rozległych i zróżnicowanych źródeł, co pozwala jej na dogłębne i szerokie omówienie szerokiego spektrum tematów.

  • Skalowalność i zdolność do obsługi dużych baz wiedzy: Struktura RAG umożliwia efektywne wyszukiwanie i pobieranie odpowiednich informacji z ogromnych zestawów danych, dzięki czemu jest skalowalna i nadaje się do zastosowań wymagających dostępu do szerokiej wiedzy. Bazy danych NoSQL zezwalają modelom struktury RAG na wykorzystanie ogromnych ilości danych w celu generowania odpowiedzi wzbogaconych kontekstowo.

  • Dostosowywanie i aplikacje specyficzne dla danej domeny: Modele struktury RAG są elastyczne i można je dostosować do konkretnych domen, co pozwala deweloperom tworzyć specjalistyczne systemy AI dostosowane do konkretnych branż lub zadań, takich jak doradztwo prawne, diagnostyka medyczna czy analiza finansowa.

  • Interaktywne i adaptacyjne uczenie: Dzięki dostosowaniu zorientowanemu na użytkownika systemy struktury RAG mogą uczyć się na podstawie interakcji użytkownika, z czasem pobierając bardziej istotne informacje i dostosowując swoje reakcje, aby lepiej spełniać potrzeby użytkownika, co przekłada się na poprawę środowiska użytkownika i zakontraktowanie.

  • Wszechstronność i integracja multimodalna: Struktura RAG można rozszerzyć o dane multimodalne (tekst, obrazy, dane strukturalne), co pozwala na zwiększenie bogactwa i różnorodności informacji wykorzystywanych w procesie generowania i rozszerzenie zakresu zastosowań modelu.

  • Przemyślane pisanie dla efektywnego tworzenia zawartości: Struktura RAG to potężne narzędzie, które pobiera istotne fakty i odwołania, gwarantując, że generowana zawartość jest nie tylko kreatywna, ale także dokładna i bardziej przemyślana.

Rodzaje systemów struktury RAG

Wszechstronność w różnych zastosowaniach

Generowanie wspomagane pobieraniem to adaptacyjna, wszechstronna architektura sztucznej inteligencji o szerokim zakresie zastosowań w różnych domenach i branżach. Oto  kluczowe zastosowania struktury RAG:
 
  • System ODQA (otwarta domena odpowiadania na pytania) 
    Przypadek użycia:
    Struktura RAG jest niezwykle skuteczna w systemach ODQA, w których użytkownicy mogą zadawać pytania praktycznie na każdy temat.
    Przykład: Chatboty obsługi klienta używają struktury RAG do udzielania dokładnych odpowiedzi, pobierając informacje z obszernych baz wiedzy lub sekcji FAQ.

  • Specjalistyczne zapytania specyficzne dla domeny 
    Przypadek użycia:
    W przypadku branży prawniczej struktura RAG może pomóc w analizie i generowaniu streszczeń orzecznictwa, precedensów i statutów poprzez pobieranie odpowiednich dokumentów.
    Przykład: Narzędzie asystenta prawnego pobiera i podsumowuje dokumenty w określonych celach.

  • Podsumowanie zawartości
    Przypadek użycia:
    Struktura RAG może pomóc w generowaniu wysokiej jakości zawartości, np. notatek ze spotkań wirtualnego asystenta lub streszczeń artykułów, raportów lub wpisów na blogu, poprzez pobieranie odpowiednich informacji i integrowanie ich z wygenerowanym tekstem.
    Przykład: Dziennikarz używa struktury RAG do generowania streszczeń najnowszych artykułów informacyjnych, pobierając kluczowe informacje z różnych źródeł.

  • Spersonalizowane rekomendacje
    Przypadek użycia:
    Struktura RAG może udoskonalić systemy rekomendacji poprzez gromadzenie informacji specyficznych dla użytkownika i generowanie spersonalizowanych sugestii.
    Przykład: Platforma handlu elektronicznego używa struktury RAG do rekomendowania produktów w oparciu o historię przeglądania i preferencje użytkownika, oferując wyjaśnienia wygenerowane z odpowiednich recenzji lub opisów produktów.

  • Kompleksowa analiza scenariuszy i tworzenie zawartości 
    Przypadek użycia:
    Hybrydowy model struktury RAG można używać do generowania i syntezy szczegółowych raportów lub analiz poprzez pobieranie odpowiednich danych, dokumentów lub wiadomości z wielu złożonych źródeł.
    Przykład: Narzędzie analizy finansowej generuje prognozy inwestycyjne, analizy lub raporty poprzez pobieranie i podsumowywanie najnowszych trendów rynkowych, historycznych danych finansowych, inwestycji w akcje, komentarzy ekspertów i wskaźników ekonomicznych.

  • Informacje dotyczące badania i syntezy
    Przypadek użycia:
    Naukowcy mogą używać struktury RAG do pobierania i syntezy informacji z prac naukowych, raportów lub baz danych, co ułatwia przeprowadzanie recenzji i samych projektów badawczych.
    Przykład: Narzędzie akademickie generuje podsumowania istotnych prac badawczych na podstawie najważniejszych ustaleń z różnych badań.

  • Aplikacje wielojęzyczne i międzyjęzykowe
    Przypadek użycia:
    Strukturę RAG można wdrożyć w środowiskach wielojęzycznych w celu pobierania informacji w różnych językach i generowania zawartości wielojęzycznych.
    Przykład: Narzędzie do tłumaczeń tłumaczy tekst, a także pobiera istotne kulturowo informacje, aby zapewnić poprawność tłumaczenia w kontekście.

Struktura RAG będzie napędzać sztuczną inteligencję jutra

Zwiększanie precyzji wyników sztucznej inteligencji

Generowanie wspomagane pobieraniem będzie odgrywać kluczową rolę w przyszłości modeli LLM poprzez poprawę integracji procesów pobierania i generowania. Oczekiwany postęp w tej dziedzinie doprowadzi do płynniejszego i bardziej zaawansowanego łączenia tych składników, dzięki czemu modele LLM będą mogły dostarczać niezwykle dokładne i kontekstowo istotne wyniki w szerszym zakresie zastosowań i branż.

W miarę rozwoju struktury RAG możemy spodziewać się jej wdrożenia w nowych obszarach, takich jak edukacja spersonalizowana, gdzie możliwe jest dostosowywanie środowisk edukacyjnych do indywidualnych potrzeb, oraz zaawansowane narzędzia badawcze, umożliwiające precyzyjne i kompleksowe pobieranie informacji w przypadku złożonych zapytań.

Kluczem do maksymalizacji potencjału systemów struktury RAG będzie rozwiązanie obecnych ograniczeń, takich jak poprawa dokładności pobierania i redukcja błędów. Przyszłe wersje struktury RAG prawdopodobnie będą zawierać bardziej interaktywne i kontekstowe systemy, które ulepszą środowiska użytkowników poprzez dynamiczne dostosowywanie się do danych wprowadzanych przez użytkowników.

Ponadto rozwój multimodalnych modeli struktury RAG, które wykorzystują przetwarzanie obrazów do integrowania tekstu, obrazów i innych typów danych, rozszerzy i otworzy jeszcze więcej możliwości, czyniąc modele LLM bardziej wszechstronnymi i wydajnymi niż kiedykolwiek wcześniej.
FAQ

Często zadawane pytania

  • Struktura RAG (generowanie wspomagane pobieraniem) to technika sztucznej inteligencji łącząca model pobierania z modelem generatywnym. Pobiera powiązane informacje z bazy danych lub zestawu dokumentów i wykorzystuje je do generowania dokładniejszych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Takie podejście podnosi jakość tekstów generowanych przez sztuczną inteligencję, opierając je na rzeczywistych danych. Dzięki temu są one szczególnie przydatne w takich zadaniach, jak odpowiadanie na pytania, podsumowywanie i tworzenie zawartości.
  • Struktura RAG ulepsza zawartości generowane przez sztuczną inteligencję poprzez włączanie danych zewnętrznych. Pobiera istotne informacje z bazy danych i wykorzystuje je do generowania dokładniejszych i uwzględniających kontekst odpowiedzi. Proces ten zapewnia, że ​​wyniki systemu AI są bardziej wiarygodne i bardziej przemyślane.
  • Struktura RAG łączy model LLM (duży model językowy) z mechanizmem pobierania. Podczas gdy model LLM generuje tekst na podstawie wstępnie wytrenowanych danych, struktura RAG ulepsza ten proces, pobierając istotne informacje ze źródeł zewnętrznych w czasie rzeczywistym, zwiększając dokładność i stopień zgodności. Zasadniczo model LLM opiera się na wyuczonych wzorcach, natomiast struktura RAG aktywnie pobiera aktualne informacje, aby udzielić odpowiedzi.