Trace Id is missing
Перейти к основному контенту
Azure

Что такое извлечение дополненного поколения (RAG)?

Узнайте, как технология извлечения дополненного поколения (RAG) повышает точность и релевантность ответов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM).

RAG повышает точность ИИ за счет интеграции внешних знаний, обеспечивая актуальные и релевантные ответы

Расширяя возможности облачных вычислений и влияя на развитие ИИ, технология RAG помогает повысить точность и актуальность ответов, генерируемых ИИ, делая системы ИИ более надежными и эффективными в различных приложениях.

Ключевые выводы

  • История и эволюция RAG в ИИ отражают более широкую тенденцию к созданию более интеллектуальных и контекстно-зависимых систем, которые могут эффективно объединять огромные объемы информации со сложными возможностями ее генерации.
  • 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: Механизмы, история и влияние

Как работает технология RAG

Технология RAG — это платформа искусственного интеллекта, которая объединяет две технологии. Во-первых, он извлекает соответствующую информацию из внешних источников, таких как базы данных, документы или Интернет. 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. Эта двойная возможность позволяет системам RAG выдавать более обоснованные и детализированные результаты, чем чисто генеративные модели.

История технологии RAG

Технология RAG берет свое начало в ранних системах базового поиска информации. По мере быстрого развития технологий генеративного ИИ и появления генеративных языковых моделей, таких как GPT-2 и BERT, росла потребность в более точных и релевантных ответах.   В 2020 году была представлена ​​архитектура RAG, что стало значительным шагом вперед. Используя машинное обучение для объединения модулей извлечения и генерации, интегрируя внутреннюю базу знаний LLM с внешними источниками знаний, RAG смогли создавать более точный, актуальный, связный и контекстуально точный текст.   Модели RAG, в основе которых лежит глубокое обучение, можно обучать от начала до конца, что позволяет получать результаты, оптимизирующие ответы и повышающие качество генерируемого контента, поскольку модель учится извлекать наиболее надежную и контекстно полезную информацию.

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 RAG значительно повышает точность и актуальность ответов, получаемых от больших языковых моделей.
  • Контекстно-зависимая релевантность: RAG позволяет системам искусственного интеллекта генерировать ответы, которые более соответствуют контексту, извлекая конкретную информацию, связанную с запросом.

  • Экономичность: Внедрение RAG более эффективно, чем постоянное переобучение больших языковых моделей с использованием новых данных. 

  • Прозрачность: Предоставляя источники информации, используемой в ответах, RAG повышает авторитет и доверие.
     
  • Универсальность: RAG может применяться в различных секторах, таких как Здраво­охранение, образование и финансовый сектор, а также для таких целей, как обслуживание клиентов, исследования и создание контента.

  • Улучшенные возможности: Предоставляя более точные и релевантные ответы, технология RAG способствует более удовлетворительному и продуктивному взаимодействию для пользователей.
 

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 генератора представляют собой предварительно обученную языковую модель, такую ​​как генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT) или двунаправленный и авторегрессивный преобразователь (BART), которая была точно настроена 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. 

Преимущества технологии 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:
   
  • Повышенная точность, релевантность и контекстная точность: Извлекая соответствующие документы или данные, технология RAG гарантирует, что полученные результаты основаны на фактической и актуальной информации, что повышает общую точность и релевантность ответов.

  • Уменьшение галлюцинаций за счет генерации информации на основе фактов: RAG снижает вероятность галлюцинаций, генерируя правдоподобную, но неверную информацию, основывая выходные данные генеративной модели на фактическом извлеченном контенте, что приводит к более достоверным результатам.

  • Повышение производительности в задачах с открытой предметной областью благодаря широкому доступу к знаниям: Технология RAG отлично справляется с ответами на открытые вопросы и аналогичными задачами, эффективно извлекая информацию из обширных и разнообразных источников, что позволяет ему обрабатывать широкий спектр тем с глубиной и широтой.

  • Масштабируемость и способность обрабатывать большие базы знаний: RAG может эффективно искать и извлекать релевантную информацию из больших наборов данных, что делает его масштабируемым и подходящим для приложений, требующих обширного доступа к знаниям. Базы данных NoSQL позволяют моделям RAG использовать огромные объемы данных для генерации контекстно-обогащенных ответов.

  • Настройка и приложения, специфичные для определенной области: Модели RAG адаптируемы и могут быть точно настроены для конкретных областей, что позволяет разработчикам создавать специализированные системы ИИ, адаптированные под конкретные отрасли или задачи, такие как юридические консультации, медицинская диагностика или финансовый анализ.

  • Интерактивное и адаптивное обучение: Благодаря адаптации, ориентированной на пользователя, системы RAG могут учиться на взаимодействиях с пользователем, со временем извлекая более релевантную информацию и адаптируя свои ответы для лучшего удовлетворения потребностей пользователя, улучшая пользовательский опыт и взаимодействие с ним.

  • Универсальность и мультимодальная интеграция: RAG можно расширить для работы с многомодальными данными (текст, изображения, структурированные данные), что повышает полноту и разнообразие информации, используемой при генерации, а также расширяет области применения модели.

  • Осознанное написание для эффективного создания контента: RAG предоставляет мощный инструмент, извлекая соответствующие факты и ссылки, гарантируя, что сгенерированный контент будет не только креативным, но также точным и информативным.

Типы систем RAG

Универсальность в различных приложениях

Генерация извлечения дополненного поколения — 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:
    RAG очень эффективен в системах ODQA, где пользователи могут задавать вопросы практически по любой теме.
    Пример: Чат-боты службы поддержки клиентов используют RAG для предоставления точных ответов путем извлечения информации из больших баз знаний или ответов на часто задаваемые вопросы.

  • Специализированные запросы, специфичные для домена 
    Вариант использования:
    Для юридической отрасли RAG может оказать помощь в анализе и составлении резюме судебной практики, прецедентов и законов путем поиска соответствующих документов.
    Пример: Помощник по юридическим вопросам находит и обобщает документы для определенных целей.

  • Резюмирование контента
    Вариант использования:
    RAG может помочь в создании высококачественного контента, например, заметок о собраниях виртуального помощника или резюме статей, отчетов или сообщений в блогах, путем извлечения соответствующей информации и интеграции ее в сгенерированный текст.
    Пример: Журналист использует RAG для создания резюме последних новостных статей, извлекая ключевые данные из различных источников.

  • Персонализированные рекомендации
    Вариант использования:
    RAG может усовершенствовать системы рекомендаций, извлекая специфичную для пользователя информацию и генерируя персонализированные предложения.
    Пример: Платформа электронной коммерции использует RAG для рекомендации продуктов на основе истории просмотров и предпочтений пользователя, предлагая объяснения, сформированные на основе релевантных обзоров или описаний продуктов.

  • Комплексный анализ сценария и создание контента 
    Вариант использования:
    Гибридную модель RAG можно использовать для создания и синтеза подробных отчетов или анализов путем извлечения соответствующих данных, документов или новостей из нескольких сложных источников.
    Пример: Инструмент финансового анализа генерирует инвестиционные прогнозы, анализы или отчеты путем извлечения и обобщения последних рыночных тенденций, исторических финансовых данных, динамики акций, комментариев экспертов и экономических показателей.

  • Информация и обобщение исследований
    Вариант использования:
    Исследователи могут использовать RAG для извлечения и синтеза информации из научных статей, отчетов или баз данных, что упрощает проведение обзоров и исследовательских проектов.
    Пример: Академический инструмент создает резюме соответствующих научных работ, извлекая ключевые выводы из различных исследований.

  • Многоязычные приложения
    Вариант использования:
    RAG можно развернуть в многоязычных средах для извлечения информации на разных языках и создания контента на разных языках.
    Пример: Инструмент перевода переводит текст, одновременно извлекая культурно значимую информацию, чтобы гарантировать 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.
Вопросы и ответы

Часто задаваемые вопросы

  • Генерация извлечения дополненного поколения (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.