Kas yra RAG ir kam jis reikalingas?

Dirbtinis intelektas (DI) toliau evoliucionuoja, o vienas iš svarbiausių pastarojo meto proveržių – Retrieval-Augmented Generation (RAG). Tai technologija, sujungianti kalbos modelių gebėjimą generuoti tekstą su išorinės informacijos paieška, atverianti visiškai naujas galimybes tiek verslui, tiek technologijų kūrėjams.

Kas yra RAG?

RAG – tai metodas, leidžiantis DI modeliams generuoti atsakymus ar tekstą remiantis ne tik jų treniravimo metu išmokta informacija, bet ir iš anksto paruošta, aktualia išorine duomenų baze. Kitaip tariant, vietoje to, kad modelis bandytų „atsiminti“ visą pasaulio informaciją, jis gali:

1. Ieškoti aktualios informacijos iš dokumentų bazės, vidinės žinių sistemos ar kito šaltinio.
2. Panaudoti rastą informaciją generuojant atsakymą, įtraukiant ją į savo analizę ir tekstą.

Kodėl RAG svarbus?

Kalbos modeliai, tokie kaip GPT-4, veikia pagal tai, ką išmoko per treniravimą. Tai reiškia, kad jų žinios apribotos iki tam tikros datos (pvz., 2024 m. ar 2025 m.), o visa vėlesnė informacija jiems tampa nepasiekiama. RAG metodas sprendžia šią problemą:

• Suteikdamas prieigą prie realių, nuolat atnaujinamų duomenų šaltinių.
• Mažindamas „hallucinations“ problemą, kai modelis sugeneruoja faktologiškai neteisingą informaciją, nes generavimas vyksta remiantis tikrais dokumentais.
• Įgalindamas įmones naudoti DI pagalbą su jų vidiniais dokumentais, užtikrinant konfidencialumą ir personalizuotus atsakymus.

Kaip veikia RAG?

Procesas dažniausiai atrodo taip:

1. Vartotojas pateikia užklausą.
   Pavyzdžiui, darbuotojas užduoda klausimą apie vidinę įmonės komandiruotės politiką.
2. Paieškos etapas (Retrieval).
   Sistema naudoja vektorinius embeddingus užklausai ir dokumentams, kad surastų labiausiai susijusius tekstų fragmentus (pvz., naudodama Elasticsearch, Pinecone ar FAISS).
3. Sugrąžintos informacijos sujungimas su užklausa.
   Rasti dokumentų fragmentai įtraukiami į užklausą kaip papildomas kontekstas.
4. Generavimo etapas (Generation).
   Kalbos modelis (pvz., GPT-4) analizuoja užklausą kartu su rastu kontekstu ir pateikia aiškų, tiksliu atsakymą.

Realūs RAG pritaikymo pavyzdžiai

Vidiniai įmonės DI asistentai.
Įmonės, tokios kaip OpenAI ar Anthropic, kuria vidinius asistentus, kurie atsako į darbuotojų klausimus, remdamiesi tik įmonės vidine dokumentacija.

Medicinos ir teisės sektoriai.
Modeliai gali teikti atsakymus tik pagal patvirtintą medicinos ar teisės dokumentaciją, užtikrinant maksimalią informacijos tikslumą ir sumažinant riziką.

Klientų aptarnavimas.
Chatbot’ai, naudojantys RAG, gali atsakyti klientams remdamiesi įmonės DUK, sutartimis ir procedūromis, be nuolatinio žmogaus įsitraukimo.

Programuotojų pagalbos įrankiai.
RAG leidžia integruoti AI įrankius, kurie generuoja atsakymus pagal specifinę projekto dokumentaciją ar vidinius kodo baseinus.

Kuo RAG skiriasi nuo tradicinių LLM (large language model) atsakymų?

Tradicinis LLM	RAG metodas
Atsakymai generuojami tik iš modelio „atminties“.	Atsakymai generuojami remiantis realiais dokumentais ir duomenų bazėmis.
Ribota informacija (iki modelio treniravimo datos).	Aktualūs, nuolat atnaujinami duomenys.
Didelė „hallucinations“ rizika.	Mažesnė rizika, nes naudojami tikri šaltiniai.

Kokie RAG iššūkiai?

Nors RAG technologija galinga, ji turi ir iššūkių:

• Reikia kokybiškos dokumentacijos. Jei duomenų bazėje informacija netiksli ar pasenusi, atsakymai taip pat bus riboti.
• Integracijos sudėtingumas. Norint įdiegti RAG sprendimus, reikia sukurti vektorinių embeddingų sistemą ir pasirūpinti dokumentų struktūra.
• Greitis. Paieškos etapas prideda papildomo laiko prie atsakymo generavimo, todėl būtina optimizuoti vektorinių paieškų architektūrą.

Ateitis su RAG

Ekspertai prognozuoja, kad RAG taps standartine praktika kuriant įmonių DI asistentus ir klientų aptarnavimo sprendimus. Jo universalumas ir gebėjimas generuoti patikimą, tikslų turinį realiu laiku yra nepakeičiami sparčiai besikeičiančioje informacijos aplinkoje.