RAG

• Большая языковая модель (LLM) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует машинное обучение для генерации текстовых ответов, схожих с человеческими, на запросы.

• Обучение: LLM обучаются на огромных объемах текстовых данных, чтобы изучить статистические связи между словами и предсказывать следующее слово или последовательность слов в предложении, создавая связный и контекстно релевантный текст.

Ограничения больших языковых моделей (LLM):

1. Ограниченная база знаний:

   • LLM не могут получить доступ к новой или актуальной информации после обучения, что приводит к устаревшим ответам.

2. Галлюцинации:

   • LLM иногда генерируют правдоподобную, но неточную информацию, не указывая на неопределенность в своих ответах.

3. Отсутствие контекстной релевантности:

   • LLM предоставляют обобщенные ответы, не имея доступа к специфическим или частным данным, необходимым для точных ответов.

4. Проблемы в специфических областях:

   • Стандартные LLM часто сталкиваются с трудностями в работе с техническим жаргоном и точностью в специализированных областях.

5. Риски безопасности и конфиденциальности:

   • LLM не имеют встроенных механизмов контроля доступа, что может привести к рискам утечек данных при обработке чувствительной информации.

6. Неоднородное качество ответов:

   • Ответы могут различаться и ухудшаться при сложных многозадачных вопросах, что снижает их надежность.

Retrieval Augmented Generation

• RAG — это метод, который комбинирует процессы поиска и генерации для создания более точных и информативных ответов. Он используется в моделях, которые не только генерируют текст, но и активно извлекают релевантную информацию из внешних источников для улучшения качества ответа.

• RAG — дополнительно обрабатывает запросы пользователей, используя релевантные внешние данные для улучшения ответов больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4 или Llama.

• Процесс разработан для преодоления ограничений LLM, предоставляя информацию, специфичную для контекста, что позволяет давать точные, актуальные и релевантные ответы.

• RAG расширяет базовый запрос, превращая его в более богатый, информационно улучшенный запрос, что повышает качество вывода.

Зачем использовать RAG с большими языковыми моделями?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) используется с большими языковыми моделями (LLM), чтобы улучшить качество их вывода:

• Доступ к актуальной информации
  RAG позволяет LLM получать доступ к внешним источникам данных, что помогает обеспечить более точные и актуальные ответы.

• Снижение количества галлюцинаций
  RAG помогает предотвратить генерацию некорректной или вымышленной информации, известной как галлюцинации.

• Экономичность
  RAG — это простой и экономически эффективный способ улучшить вывод LLM без необходимости переобучать модель.

• Ответы, специфичные для домена
  RAG может предоставлять ответы, адаптированные к специфическим данным организации.

• Прозрачность
  RAG можно настроить так, чтобы он указывал свои источники, что облегчает отслеживание того, как был сгенерирован ответ.

Компоненты системы RAG

• Подготовка данных: Сбор и структурирование данных для эффективного извлечения.

• Встраивание текстовых фрагментов: Преобразование информации в векторную форму, c с учетом семантики.

• Хранение векторов: Использование векторных баз данных для организации и эффективного извлечения векторов.

• Дополнение/извлечение запросов: Объединение пользовательского запроса с извлеченным контекстом для предоставления языковым моделям полного вопроса.

Embedder model — это модель машинного обучения, которая преобразует текстовые данные (или другие виды данных, такие как изображения или звуки) в числовые векторы, называемые встраиваниями (embeddings). Эти встраивания представляют собой компактные, многомерные представления данных, которые сохраняют их семантическую информацию.

Как это работает:

1. Пространственная репрезентация: Вместо того, чтобы обрабатывать текст в его исходной форме (например, строках слов), embedder model преобразует текст в вектор.

2. Семантические связи: Вектора, полученные с помощью embedder model, сохраняют семантические связи между объектами. Например, вектора для слов “король” и “королева” будут близки друг к другу в пространстве, потому что они семантически связаны.

3. Ключевая роль в поиске по вектору: Позволяют RAG извлекать контекстуально релевантные данные из больших наборов данных, сопоставляя схожесть векторов.

Этапы работ

Шаг 1 — Загрузка документов