Για βιαστικούς αναγνώστες

• Το RAG (Retrieval-Augmented Generation) βελτιώνει τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLM) παρέχοντας σχετικές πληροφορίες από ένα εκτεταμένο σώμα κειμένων. Είναι η "μηχανή αναζήτησης" της τεχνητής νοημοσύνης.
• Διαδικασία RAG: Μέσω της διανυσματοποίηση, τα δεδομένα κειμένου μετατρέπονται σε αριθμητικά διανύσματα που αποτυπώνουν το σημασιολογικό νόημα (εργαλεία: sentence converter, InferSent). Με το επακόλουθο ερώτημα η διανυσματική βάση δεδομένων αναζητείται για έγγραφα που είναι παρόμοια με το ερώτημα του χρήστη (εργαλεία: Pinecone, Weaviate). Μέσω της επέκτασης, τα ανακτηθέντα έγγραφα χρησιμοποιούνται για να προσθέσουν περιεχόμενο στο το αρχικό ερώτημα του χρήστη, το οποίο επιτρέπει μια πιο κατατοπιστική απάντηση LLM.
• Ένα σημαντικό πλεονέκτημα: RAG Επιλύει τους περιορισμούς των LLM και παρέχει εταιρικές πληροφορίες με ανιχνεύσιμες πηγές, μειώνοντας την παραποίηση των πληροφοριών από τα LLM.
• Οι βάσεις δεδομένων φορέων είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία της RAG λόγω Κλιμακωσιμότητα (αποδοτικός χειρισμός μεγάλου όγκου δεδομένων), Ταχύτητα: (ταχύτερη αναζήτηση ομοιότητας για σχετικά έγγραφα) και Ακρίβεια (εντοπίζονται έγγραφα με τη μεγαλύτερη σημασιολογική ομοιότητα με το ερώτημα αναζήτησης).
• Περιπτώσεις χρήσης: επιστημονική έρευνα (π.χ. εύρεση παρόμοιων ερευνητικών εργασιών) και νομική έρευνα (π.χ. βάσεις δεδομένων συμβάσεων).

Τι είναι το Retrieval Augmented Generation (RAG);

Η RAG είναι μια τεχνική που βελτιώνει τις δυνατότητες των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) παρέχοντάς τους σχετικές πληροφορίες που ανακτώνται από μεγάλο όγκο δεδομένων κειμένου. Στις περισσότερες περιπτώσεις, πρόκειται για ιδιόκτητα και προστατευμένα δεδομένα που πρόκειται να χρησιμοποιηθούν σε διαδικασίες ΤΝ, όπως η αναζήτηση πληροφοριών με ομιλία. Και αυτό είναι το πώς λειτουργεί:

Διανυσματοποίηση

Τα δεδομένα κειμένου μετατρέπονται σε αριθμητικές αναπαραστάσεις, τα λεγόμενα διανύσματα. Αυτά τα διανύσματα αποτυπώνουν το σημασιολογικό νόημα του κειμένου και επιτρέπουν μια αποτελεσματική σύγκριση ομοιότητας. (π.χ. Openai, Langchain κ.λπ.). Τα διανύσματα είναι εύκολο να τα χειριστούν οι LLM- αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων αναφέρονται ως οι βάσεις δεδομένων του κόσμου της τεχνητής νοημοσύνης.

Ερώτηση

Όταν λαμβάνεται ένα αίτημα χρήστη, η LLM αναζητά πρώτα στη βάση δεδομένων διανυσμάτων τα έγγραφα που είναι πιο παρόμοια με το αίτημα. Αυτή η διαδικασία αναζήτησης υποστηρίζεται από την ικανότητα της διανυσματικής βάσης δεδομένων να εκτελεί γρήγορες και ακριβείς αναζητήσεις ομοιότητας (π.χ. Pinecone, Weaviate κ.λπ.).

Επέκταση

Στη συνέχεια, τα έγγραφα που ανακτώνται χρησιμοποιούνται για την επέκταση του αρχικού ερωτήματος του χρήστη. Αυτό δίνει στο LLM πρόσθετο πλαίσιο, επιτρέποντάς του να παρέχει πιο ολοκληρωμένες και κατατοπιστικές απαντήσεις. Τώρα το LLM επεξεργάζεται τα ανακτηθέντα έγγραφα, π.χ. τα συνοψίζει, αναζητά συγκεκριμένες πληροφορίες, μεταφράζει το έγγραφο κ.λπ.

Γιατί Retrieval Augmented Generation (RAG);

Τα LLM συχνά υποφέρουν από δύο θεμελιώδεις περιορισμούς:

• Δεν υπάρχει πηγήΟι απαντήσεις του LLM συχνά δεν περιλαμβάνουν πηγή για τις παρεχόμενες πληροφορίες, καθιστώντας δύσκολη την επαλήθευση της ακρίβειας ή της αξιοπιστίας των πληροφοριών.
• Δεν είναι ενημερωμένοΤα LLM εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων, αλλά αυτά τα σύνολα δεδομένων μπορεί να ξεπεραστούν με την πάροδο του χρόνου. Αυτό μπορεί να οδηγήσει τα LLMs να παράγουν απαντήσεις που πρέπει να είναι πιο σχετικές ή ακριβείς.

Το RAG επιλύει και τα δύο προβλήματα παρέχοντας στους LLM πρόσβαση σε ένα διαρκώς ενημερωμένο κατάστημα δεδομένων. Η επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης επιλύει αυτά τα προβλήματα με τον ακόλουθο τρόπο:

• Φρέσκες πληροφορίεςΗ RAG ανακτά σχετικές πληροφορίες από τη βάση δεδομένων του φορέα, διασφαλίζοντας ότι οι απαντήσεις του LLM βασίζονται στα πιο πρόσφατα και ακριβή δεδομένα. Αυτό εξαλείφει το πρόβλημα της "χαμένης πηγής", παρέχοντας μια ανιχνεύσιμη προέλευση για τις πληροφορίες.
• Λιγότερες παραισθήσεις και διαρροές δεδομένωνΟι LLMs μερικές φορές παραποιούν πληροφορίες ή διαρρέουν δεδομένα κατάρτισης στις απαντήσεις τους, κάτι που συχνά αναφέρεται ως "ψευδαίσθηση". Βασίζοντας τις απαντήσεις των LLM σε πραγματικά δεδομένα από τη διανυσματική βάση δεδομένων, το RAG μειώνει σημαντικά τον κίνδυνο αυτών των προβλημάτων.

Διανυσματική βάση δεδομένων

Η βάση δεδομένων φορέων είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία της RAG. Σε αντίθεση με τις συμβατικές βάσεις δεδομένων, είναι ιδανική για την αποθήκευση και αναζήτηση διανυσματικών δεδομένων υψηλής διάστασης. Αυτό δίνει τη δυνατότητα:

• Επεκτασιμότητα: Αποτελεσματική επεξεργασία τεράστιων συνόλων δεδομένων με δισεκατομμύρια έγγραφα.
• Ταχύτητα: Αστραπιαία αναζήτηση ομοιότητας για τον εντοπισμό σχετικών εγγράφων σε πραγματικό χρόνο.
• Ακρίβεια: Ανάκτηση εγγράφων με τη μεγαλύτερη σημασιολογική ομοιότητα με το αίτημα του χρήστη.

Περίπτωση χρήσης

Προμήθεια πληροφοριών: Chatbot powered by RAG

Όταν ένας πελάτης υποβάλλει μια ερώτηση, το chatbot ανακτά παρόμοια προηγούμενα ερωτήματα και λύσεις από τη βάση δεδομένων Vector. Αυτές οι πληροφορίες ενσωματώνονται στη συνέχεια στην απάντηση του chatbot, ώστε να διασφαλίζεται ότι είναι σχετική, ακριβής και ανταποκρίνεται στις συγκεκριμένες ανάγκες του πελάτη.

Επιστημονική έρευνα

Ένας ερευνητής που ερευνά ένα συγκεκριμένο θέμα μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα σύστημα που υποστηρίζεται από τις RAG. Ο ερευνητής εισάγει μια έρευνα που περιγράφει την ερευνητική του εστίαση. Το σύστημα RAG ανακτά παρόμοιες ερευνητικές εργασίες και αιτήσεις χρηματοδότησης από μια εκτεταμένη βάση δεδομένων επιστημονικής βιβλιογραφίας που είναι αποθηκευμένη στη βάση δεδομένων Vector. Αυτό επιτρέπει στον ερευνητή να ανακαλύψει σχετικές μελέτες, να εντοπίσει πιθανούς εταίρους συνεργασίας και να αποκτήσει μια ολοκληρωμένη εικόνα του υπάρχοντος ερευνητικού τοπίου.

Το μέλλον των RAG και των βάσεων δεδομένων διανυσμάτων

Η συνέργεια μεταξύ της επαυξημένης γενιάς ανάκτησης και των διανυσματικών βάσεων δεδομένων ανοίγει νέες δυνατότητες για τις LLM. Καθώς αυτές οι τεχνολογίες εξελίσσονται, μπορούμε να περιμένουμε να δούμε ακόμη πιο εξελιγμένες εφαρμογές που θα αλλάξουν τον τρόπο με τον οποίο η ΤΝ αλληλεπιδρά με τον κόσμο.

Σχετικά με την Business Automatica GmbH:

Το Business Automatica μειώνει το κόστος των διαδικασιών με την αυτοματοποίηση των χειροκίνητων δραστηριοτήτων, αυξάνει την ποιότητα της ανταλλαγής δεδομένων σε πολύπλοκες αρχιτεκτονικές συστημάτων και συνδέει τα συστήματα που βρίσκονται σε τοπικό επίπεδο με σύγχρονες αρχιτεκτονικές cloud και SaaS. Η εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη στην εταιρεία αποτελεί αναπόσπαστο μέρος αυτού. Η Business Automatica προσφέρει επίσης λύσεις αυτοματοποίησης από το cloud που είναι προσανατολισμένες στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.