Что такое генерация с дополненной выборкой (RAG)?

Узнайте, как технология генерации с дополненной выборкой (RAG) повышает точность и релевантность ответов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM).

Создавайте интеллектуальные приложения Начало работы с Azure

Что значит генерация с дополненной выборкой

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это подход в области искусственного интеллекта, который предполагает извлечение релевантной информации из внешних источников для обогащения и улучшения процесса генерации ответов. Эта двойная возможность позволяет системам RAG выдавать более обоснованные и детализированные результаты, чем чисто генеративные модели.

Ключевые выводы

Архитектура RAG позволяет системам искусственного интеллекта создавать более обоснованный и надежный контент, основывая предварительно обученную генерацию на полученных внешних знаниях.

Преимущества RAG делают его мощным методом создания более точных, надежных и универсальных систем искусственного интеллекта, имеющих широкое применение в различных областях, отраслях и задачах.

Разработчики используют RAG для создания систем искусственного интеллекта, способных генерировать контент на основе точной информации, что позволяет создавать более надежные, контекстно-зависимые и ориентированные на пользователя приложения.

Системы RAG объединяют в себе функции извлечения и генерации, что делает их мощным инструментом для широкого спектра приложений, отраслей и вариантов использования.

Поскольку модели RAG продолжают совершенствоваться, ожидается, что они будут играть решающую роль в различных приложениях: от обслуживания клиентов до исследований и создания контента.

RAG призван сыграть решающую роль в будущем LLM, усилив интеграцию процессов поиска и генерации.

RAG: как это работает и почему это важно

Как работает технология RAG

Генерация с дополненной выборкой объединяет две техники. Во-первых, система извлекает сведения из таких источников, как базы данных, документы или веб-ресурсы. После сбора этих сведений они используются для информирования и улучшения процесса формирования ответов. Этот подход использует сильные стороны методов поиска и генерации, гарантируя, что ответы будут точными, релевантными и контекстуально обогащенными самой актуальной и конкретной доступной информацией.

Важность технологии RAG для ИИ

RAG играет решающую роль в развитии возможностей ИИ, отражая тенденцию к созданию более интеллектуальных и контекстно-зависимых систем, способных эффективно объединять огромные объемы информации со сложными возможностями ее генерации. Вот основные причины, по которым RAG является основной для ИИ:

Повышенная точность: благодаря интеграции внешних источников знаний технология RAG существенно повышает точность и релевантность ответов, генерируемых LLM.

Контекстная релевантность: RAG позволяет системам искусственного интеллекта генерировать более уместные с точки зрения контекста ответы за счет извлечения конкретной информации, относящейся к запросу.
Экономическая эффективность: внедрение RAG эффективнее, чем постоянное дообучение больших языковых моделей (LLM) на новых данных.
Прозрачность: предоставляя источники информации, используемой в ответах, технология RAG повышает достоверность и уровень доверия.
Универсальность: технология RAG может применяться в различных сферах — например, в здравоохранении, образовании и финансовом секторе, — а также для решения таких задач, как обслуживание клиентов, проведение исследований и создание контента.
Улучшенный пользовательский опыт: благодаря предоставлению более точных и релевантных ответов технология RAG делает взаимодействие с пользователями более продуктивным и позволяет им получать более качественные результаты.

Архитектура RAG

Архитектура систем RAG представляет собой комбинацию двух основных модулей и механизма объединения, которые работают вместе для получения точных и контекстно-релевантных результатов. Модули RAG можно обучать сквозным образом, что позволяет алгоритму оптимизировать поиск и генерацию одновременно, что приводит к более обоснованному и надежному результату.

Вот как работает архитектура RAG:

Модуль извлечения выполняет поиск в большом наборе данных, чтобы найти наиболее релевантные фрагменты информации на основе запроса.

После извлечения модуль генератора использует извлеченную информацию в качестве дополнительного контекста для генерации последовательного и релевантного ответа. Как правило, модули генерации представляют собой предварительно обученные языковые модели, такие как генеративный предобученный трансформер (GPT) или двунаправленные авторегрессионные трансформеры (BART), которые были дообучены для генерации текста на основе входных данных и извлеченной информации.

Механизм слияния обеспечивает эффективное объединение полученной информации в генеративном процессе. Такое взаимодействие между модулями позволяет системам RAG создавать более обоснованный и надежный контент, основываясь на извлеченных знаниях.

Каковы преимущества RAG?

Мощная архитектура для улучшения ИИ

Разработчики используют архитектуру RAG для создания более точных, надежных и универсальных систем искусственного интеллекта, которые могут широко применяться в различных отраслях и задачах. Преимущества технологии RAG:

Повышение точности, релевантности и контекстуальной выверенности: благодаря извлечению соответствующих документов или данных технология RAG гарантирует, что генерируемый результат опирается на фактическую и значимую информацию, что повышает общую точность и релевантность ответов.
Снижение вероятности галлюцинаций за счет генерации на основе фактов: технология RAG уменьшает риск возникновения галлюцинаций (генерации правдоподобной, но неверной информации), поскольку результаты работы генеративной модели опираются на фактически извлеченные данные, что делает итоговые ответы более достоверными.
Повышенная эффективность решения задач в открытой предметной области благодаря доступу к обширным знаниям: метод RAG демонстрирует превосходные результаты в задачах ответов на вопросы (и аналогичных задачах) в открытой предметной области, поскольку он эффективно извлекает информацию из огромного массива разнообразных источников, что позволяет глубоко и всесторонне охватывать широкий спектр тем.
Масштабируемость и способность работать с обширными базами знаний: технология RAG позволяет эффективно искать и извлекать релевантную информацию из огромных массивов данных, что обеспечивает масштабируемость и пригодность для приложений, требующих доступа к большим объемам знаний. Базы данных NoSQL позволяют моделям RAG использовать огромные объемы данных для генерации контекстно-обогащенных ответов.
Адаптация и использование в специализированных областях: модели RAG отличаются гибкостью и могут быть дообучены для работы в конкретных сферах, что позволяет разработчикам создавать специализированные системы искусственного интеллекта, ориентированные на определенные отрасли или задачи — например, юридическое консультирование, медицинскую диагностику или финансовый анализ.
Интерактивное и адаптивное обучение: благодаря адаптации с учетом потребностей пользователя системы RAG способны обучаться на основе взаимодействий с ним, со временем извлекая более релевантную информацию и корректируя свои ответы для лучшего соответствия запросам пользователя, что повышает качество взаимодействия и уровень вовлеченности.
Универсальность и мультимодальная интеграция: RAG можно адаптировать для работы с мультимодальными данными (текстом, изображениями, структурированными данными), что обогащает и делает более разнообразной информацию, используемую при генерации, а также расширяет сферы применения модели.
Обоснованное написание текстов для эффективного создания контента: технология RAG служит мощным инструментом, позволяющим находить релевантные факты и источники, благодаря чему создаваемый контент получается не только креативным, но и точным, а также опирающимся на достоверную информацию.

Каковы наиболее распространенные сферы применения RAG?

Универсальность в различных приложениях

Генерация с дополненной выборкой — это адаптивная, универсальная архитектура ИИ с широким спектром вариантов использования в различных областях и отраслях. Вот основные области применения RAG:

Вопросы и ответы открытой предметной области (ODQA)
Вариант использования: технология RAG демонстрирует высокую эффективность в системах ODQA (системы ответов на вопросы по открытой тематике), где пользователи могут задавать вопросы практически на любые темы.
Пример: чат-боты службы поддержки используют технологию RAG для предоставления точных ответов, извлекая информацию из обширных баз знаний или разделов часто задаваемых вопросов (FAQ).
Специализированные запросы, специфичные для домена
Вариант использования: в юридической сфере технология RAG может помочь в анализе и подготовке кратких обзоров судебной практики, прецедентов и законодательных актов путем поиска и извлечения соответствующих документов.
Пример: инструмент для юридических ассистентов находит и обобщает документы для решения конкретных задач.
Резюмирование контента
Вариант использования: технология RAG может помочь в создании качественного контента — например, протоколов встреч (подготовленных виртуальным помощником) или кратких изложений статей, отчетов и записей в блогах — за счет извлечения релевантной информации и ее интеграции в генерируемый текст.
Пример: журналист использует RAG для создания кратких обзоров недавних новостных статей, извлекая ключевые детали из различных источников.
Персонализированные рекомендации
Вариант использования: RAG может улучшить рекомендательные системы за счет извлечения информации, относящейся к конкретному пользователю, и формирования персонализированных рекомендаций.
Пример: платформа электронной коммерции использует технологию RAG для рекомендаций товаров на основе истории просмотров и предпочтений пользователя, предлагая пояснения, сформированные на базе соответствующих отзывов или описаний товаров.
Комплексный анализ сценария и создание контента
Вариант использования: гибридная модель RAG может применяться для подготовки и обобщения подробных отчетов или аналитических материалов путем извлечения релевантных данных, документов или новостей из множества сложных источников.
Пример: инструмент финансового анализа формирует инвестиционные прогнозы, аналитические материалы или отчеты, извлекая и обобщая актуальные рыночные тенденции, исторические финансовые данные, показатели динамики акций, экспертные комментарии и экономические индикаторы.
Информация и обобщение исследований
Вариант использования: исследователи могут применять технологию RAG для поиска и обобщения информации из научных статей, отчетов или баз данных, что упрощает проведение обзоров и реализацию исследовательских проектов.
Пример: академический инструмент формирует краткие обзоры профильных научных статей, собирая ключевые выводы из различных исследований.
Многоязычные приложения
Вариант использования: RAG можно развертывать в многоязычных средах для поиска информации на разных языках и генерации контента с использованием нескольких языков.
Пример: инструмент перевода переводит текст и одновременно извлекает культурно значимую информацию, чтобы обеспечить соответствие перевода контексту.

RAG станет основой будущего искусственного интеллекта

Повышение точности вывода ИИ

Технология RAG призван сыграть решающую роль в будущем LLM, усилив интеграцию процессов поиска и генерации. Ожидаемые достижения в этой области приведут к более плавному и сложному слиянию этих компонентов, что позволит большим языковом моделям предоставлять высокоточные и контекстно-релевантные результаты в более широком спектре приложений и отраслей.

Поскольку технология RAG продолжает развиваться, мы можем ожидать ее внедрения в новых областях, таких как персонализированное образование, где она может адаптировать учебный процесс на основе индивидуальных потребностей, а также в передовых исследовательских инструментах, предлагающих точный и всесторонний поиск информации для сложных запросов.

Устранение текущих ограничений, таких как повышение точности поиска и снижение смещений, будет иметь ключевое значение для максимального раскрытия потенциала систем RAG. В будущих версиях RAG, скорее всего, будут представлены более интерактивные и контекстно-зависимые системы, которые улучшат пользовательский опыт за счет динамической адаптации к пользовательскому вводу.

Кроме того, разработка мультимодальных моделей RAG, которые используют компьютерное зрение для интеграции текста, изображений и других типов данных, расширит и откроет еще больше возможностей, сделав LLM более универсальными и мощными, чем когда-либо.

РЕСУРСЫ 

Создание с помощью сервисов ИИ Azure

Начало работы

Женщина в очках и шарфе улыбается, работая на ноутбуке на открытом воздухе в тропической обстановке.

Ресурсы Azure

Посетите центр ресурсов Azure

Посмотрите обучающие видеоролики, ознакомьтесь с техническими документами и аналитическими отчетами, изучите учебные курсы и мероприятия, а также получите практические примеры, примеры кода и архитектуры решений.

Узнайте больше об Azure

Человек стоит за столом с несколькими мониторами, на которых отображается код, работая на ноутбуке в офисной обстановке.

Microsoft Learn

Знакомство с Центром обучения ИИ

Развивайте свои навыки работы с ИИ с помощью обучающих программ для самостоятельного обучения, виртуальных обучающих мероприятий и очных курсов, разработанных для вашей конкретной роли.

Начать обучение

Два человека обсуждают что-то на экране, один из них держит планшет, на котором отображается информация.

Разработчики-учащиеся

Начните карьеру в сфере технологий

Достигайте большего благодаря средствам и программам, предназначенным только для учащихся. Получите доступ к видео, учебным пособиям, бесплатным инструментам и общественным программам.

Изучите ресурсы для учащихся

Вопросы и ответы

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод искусственного интеллекта, который объединяет модель поиска и генеративную модель. Он извлекает связанную информацию из базы данных или набора документов и использует ее для генерации более точных и контекстно релевантных ответов. Этот подход повышает качество текста, сгенерированного ИИ, заземляя его на реальных данных, что делает его особенно полезным для таких задач, как ответы на вопросы, резюмирование и создание контента.
RAG улучшает контент, созданный с помощью ИИ, путем включения внешних данных. Она извлекает соответствующую информацию из базы данных, а затем использует эти данные для генерации более точных и контекстно-зависимых ответов. Этот процесс гарантирует, что выходные данные системы ИИ будут более обоснованными и надежными.
RAG объединяет большую языковую модель (LLM) с механизмом поиска. В то время как LLM генерирует текст на основе предварительно обученных данных, RAG улучшает эту функцию, извлекая соответствующую информацию из внешних источников в режиме реального времени, что повышает точность и релевантность. По сути, LLM полагается на усвоенные закономерности, в то время как RAG активно использует актуальную информацию для информирования своих ответов.

Обзор портала Azure