За пределами галлюцинации: использование RAG (генерация с дополнительным извлечением) для обоснования больших языковых моделей точными данными

Если вы когда-либо спрашивали ИИ о чем-то, что произошло недавно, или о детали, скрытой глубоко в файлах вашей компании, вы могли заметить нечто удивительное: иногда он действительно знает ответ. Как может ИИ, обученный месяцами назад, знать, что произошло вчера?

Ответ заключается в RAG, технике, которая позволяет моделям получать последние факты перед ответом.

Дополненная генерация на основе извлечения (RAG) делает большие языковые модели (LLM) более точными, актуальными и надежными, предоставляя им доступ к внешним данным перед тем, как ответить на вопрос. В своей основе RAG дает языковым моделям способ искать информацию перед ответом. Вместо того чтобы полагаться только на то, что они узнали во время обучения, они могут извлекать свежую, проверенную информацию из надежных источников и использовать её для создания более точных и обоснованных ответов.

Другими словами, RAG соединяет пробел между сохраненными знаниями ИИ и реальным миром, который он должен понимать. Этот блог исследует, как работает RAG, какие проблемы он решает и почему он становится одной из самых важных технологий, формирующих следующее поколение систем ИИ.

Проблемы, которые решает RAG

Традиционные модели ИИ имеют три основных слепых пятна:

1. Ограничение знаний
Как только модель ИИ обучена, она не может узнавать о событиях, происходящих после этого. Без RAG она заморожена во времени.

2. Нет доступа к частным или собственническим данным
Стандартные модели не могут читать вашу внутреннюю документацию, отчеты или базы данных. Это делает их неэффективными для вопросов, специфичных для компании или области.

3. Галлюцинации
Когда модель не знает чего-то, она часто угадывает, выдавая беглую, но ложную информацию.

RAG решает эти проблемы, добавляя один важный шаг: извлечение. Вместо того чтобы отвечать исключительно по памяти, модель сначала ищет внешние источники — такие как внутренние документы, живые базы данных или публичный интернет — и только потом генерирует ответ.

Как работает RAG

На высоком уровне RAG работает в три этапа каждый раз, когда вы задаете вопрос:

Как RAG используется в реальном мире

RAG уже трансформирует способ, которым компании безопасно и эффективно используют ИИ в различных отраслях. Обосновывая ответы проверенными данными, RAG делает системы ИИ как более надежными, так и более полезными в практических рабочих процессах.

Поддержка клиентов и обслуживание
Вместо того чтобы давать общие ответы, ИИ помощники, работающие на базе RAG, могут мгновенно искать через руководства, статьи помощи и гарантийные документы, чтобы ответить с конкретными деталями по продукту. Это позволяет компаниям предоставлять точную, персонализированную поддержку без повторного обучения всей своей модели, а клиенты получают более быстрые, более надежные ответы.

Финансы, право и здравоохранение
В критически важных областях, где точность имеет значение, RAG позволяет моделям извлекать и обобщать самые последние документов, решений или научных статей перед генерацией ответа. Аналитики могут ссылаться на актуальные квартальные отчеты о доходах, юристы могут рассматривать похожие прецеденты дел, а врачи могут находить последние медицинские исследования, все с отслеживаемыми, подкрепленными источниками цитатами.

Управление внутренними знаниями
Внутри организаций RAG становится основой инструментов управления знаниями на основе ИИ. Сотрудники могут задавать вопросы, такие как «Какова наша текущая политика путешествий?» или «Как мне получить доступ к новому обучению по соблюдению правил?» и мгновенно получать точные, соответствующие политике ответы, извлеченные из внутренних документов. Это помогает поддерживать единообразие информации между департаментами и экономит часы ручного поиска.

Разработка продуктов и НИОКР
Инженерные и исследовательские группы используют RAG для анализа больших наборов технических отчетов, отзывов пользователей и экспериментальных результатов. Вместо того чтобы вручную сортировать документы или наборы данных, модель извлекает и обобщает соответствующие выводы, помогая командам принимать более быстрые, основанные на данных решения. Это как если бы у вас всегда был под рукой исследователь, который может найти точно то, что важно среди тысяч страниц.

Соединяя языковые модели с данными из реального мира, RAG может сделать ИИ надежным партнером для принятия решений.

Создайте своих собственных агентов RAG

RAG является мостом между широкими возможностями рассуждения больших языковых моделей и фактической точностью проверенных данных. Объединяя генерацию с извлечением, он производит ответы, которые не только умны, но и основаны на правде.

И теперь эта возможность доступна каждому. Подключите свои наборы данных, документы и базы знаний напрямую к моделям ИИ, используя конструктор агентов без кода Sahara AI и начните создавать агентов, дополненных извлечением, построенных для ваших конкретных данных.

Хотите больше инсайтов о ИИ, как этот? Sahara AI постоянно публикует новые руководства и аналитические материалы. Подпишитесь, чтобы получать уведомления, когда мы выпустим свежий контент.

Ищете услуги данных ИИ для RAG-процессов?

Sahara AI предлагает услуги данных ИИ для предприятий и стартапов, чтобы помочь с вашими всеми потребностями в ИИ. Узнайте больше о том, как вы можете получить доступ к глобальной, по запросу рабочей силе для высококачественных данных — охватывающих сбор, маркировку, обогащение и проверку здесь.