Как архитектура RAG преодолевает ограничения LLM

Команда китайского сообщества открытого исходного кода провела свою первую прямую трансляцию, рассказывая историю китайского сообщества открытого исходного кода во имя обмена».

Генерация расширений поиска облегчает переосмысление LLM и сред искусственного интеллекта в реальном времени для получения более качественных и точных результатов поиска.

Перевод Нарена Нарендрана из книги «Как архитектура RAG преодолевает ограничения LLM» .

В первой части этой серии я рассказал о растущем внедрении генеративного искусственного интеллекта и моделей больших языков (LLM) организациями в различных отраслях и регионах. Компании твердо верят, что приложения искусственного интеллекта в реальном времени — это мощные механизмы, которые могут помочь им улучшить цифровую производительность, превзойти конкурентов на насыщенных рынках, построить более прочные отношения с клиентами и увеличить прибыль.

По данным Gartner , к 2026 году мультимодальные модели ИИ, использующие разнообразные форматы данных и мультимедиа, будут составлять шесть из 10 решений ИИ. Ограничения LLM общего назначения, такие как устаревшие данные обучения, отсутствие контекста, специфичного для организации, и галлюцинации ИИ, являются препятствиями для высокой точности поиска и производительности в этих моделях ИИ. Однако, как я уже говорил в первой части этой серии статей, используя векторные базы данных, предприятия могут смягчить эти проблемы и улучшить свои приложения искусственного интеллекта.

Retrival Augmented Generation (RAG) — это архитектурная среда, которая использует векторные базы данных для преодоления ограничений готовых LLM. В этой статье я расскажу вам о возможностях и преимуществах RAG, а также о том, как она может способствовать полной трансформации сред LLM и искусственного интеллекта в реальном времени. Однако, прежде чем обсуждать преимущества RAG, я расскажу о другом распространенном решении ограничений LLM: тонкой настройке.

Два способа устранения ограничений LLM

Хотя RAG является одним из наиболее эффективных способов преодоления ограничений LLM, это не единственное решение. Я обсуждаю оба метода ниже.

тонкая настройка

Точная настройка предполагает использование уже существующего предварительно обученного LLM, например готового решения, и его обучение для большего количества эпох. Компании могут настраивать LLM на разовой или регулярной основе по мере необходимости.

Точная настройка часто включает в себя меньшие или сверхспецифичные наборы данных. Например, предприятие в сфере здравоохранения или образования может захотеть настроить общий LLM для удовлетворения конкретных потребностей своей среды.

Хотя точная настройка является мощным вариантом, она отнимает много времени и ресурсов, что делает ее недоступной для многих.

Поисковая дополненная генерация (RAG)

RAG — это архитектурная среда, которая помогает предприятиям использовать собственные векторные базы данных в качестве предшественника своих экосистем и процессов LLM и искусственного интеллекта. RAG использует эти результаты поиска в качестве дополнительных входных данных для LLM, которые можно использовать для формирования ответов. RAG повышает точность результатов LLM , предоставляя контекстуализированные корпоративные данные в режиме реального времени через внешнюю векторную базу данных.

Важно отметить, что RAG позволяет компаниям делать это без переподготовки своих LLM. Схема RAG позволяет LLM получать доступ к внешней базе данных перед созданием ответа на приглашение или запрос.

Обходя процесс переобучения, RAG предоставляет предприятиям экономичный и удобный способ улучшения своих приложений искусственного интеллекта без ущерба для точности и производительности поиска.

Особенности и преимущества RAG

Теперь, когда у вас есть базовое представление о RAG, я хочу переключить внимание на его основные функции и ключевые преимущества.

Лучшее качество поиска

Улучшенное качество поиска — одно из первых преимуществ, которые предприятия получают с помощью RAG. Предварительно обученные LLM общего назначения имеют ограниченную точность и качество поиска. Почему? Потому что они могут выполнять только то, что позволяет их первоначальный набор обучающих данных. Со временем это приводит к неэффективности и ответам на запросы, которые являются либо неправильными, либо недостаточными.

Благодаря RAG компании могут рассчитывать на более иерархический, целостный и контекстный поиск.

Включите собственные данные

Еще одним преимуществом использования RAG является обогащение LLM дополнительными наборами данных, особенно собственными данными. Модель RAG гарантирует, что эти собственные данные (нормализованные в числовые векторы во внешней базе данных векторов) доступны и могут быть извлечены. Это позволяет LLM обрабатывать сложные и тонкие запросы, специфичные для организации. Например, если сотрудник задает вопрос, касающийся проекта, профессиональных записей или личного дела, Enhanced RAG LLM может легко получить эту информацию. Включение собственных наборов данных также снижает риск того, что LLM вызовет психоделические реакции. Однако предприятия должны установить надежные меры защиты и конфиденциальности себя и своих пользователей.

Помимо очевидных преимуществ RAG, есть и менее очевидные, но не менее весомые преимущества. Повышая качество поиска и включая собственные данные, RAG позволяет предприятиям использовать свой LLM различными способами и применять его практически к любому варианту использования. Это также помогает предприятиям максимально эффективно использовать свои внутренние ресурсы данных, что является стимулом для активной оптимизации экосистемы управления данными.

OutlookRAG

RAG может помочь генерировать более качественные, более контекстуальные и свободные от галлюцинаций ответы на человеческие вопросы. Благодаря RAG ответы чат-бота становятся для пользователей более быстрыми и точными. Конечно, это всего лишь простой вариант использования. Генеративный искусственный интеллект и LLM распространяются в разных отраслях и регионах. Таким образом, потенциал использования векторных баз данных для оптимизации приложений ИИ безграничен.

Многие будущие сценарии и варианты использования требуют принятия решений за доли секунды, беспрецедентной точности поиска и целостного бизнес-контекста. Сила векторов, особенно благодаря поиску по сходству, является ключом к успеху в этих сценариях. Рассмотрите такие варианты использования, как оценка мошенничества и рекомендации по продуктам. Они используют одни и те же принципы быстрой векторной обработки для повышения сходства и контекста. Это подтверждает, что база данных векторов LLM может обеспечить быстрые и релевантные результаты в различных условиях .

Нет никаких ограничений на то, чего предприятия могут достичь с помощью векторных баз данных. Самое главное, что векторные базы данных гарантируют, что ни одна организация не почувствует себя исключенной из участия в революции искусственного интеллекта.

Предотвращение барьеров LLM

Внедрение ИИ становится широко распространенным, а мультимодальные модели LLM становятся нормой. В этом контексте компании должны гарантировать, что традиционные ограничения LLM не создают серьезных препятствий. Точность и производительность поиска являются обязательными, и предприятиям необходимо постоянно искать способы улучшения и устранения проблем, связанных с готовым LLM.

Хотя точная настройка является потенциальным решением, она часто является дорогостоящей и требует много времени. Не все компании имеют ресурсы, необходимые для регулярной настройки LLM общего назначения. Генерация дополнений поиска — это более экономичный, удобный и эффективный способ преодолеть ограничения LLM и помочь предприятиям улучшить свою экосистему ИИ с помощью внешних наборов данных.

Ключевые преимущества RAG включают лучшее качество поиска, возможность включать собственные наборы данных и более разнообразные варианты использования LLM.

Хотя RAG является мощной моделью, которая может улучшить среду искусственного интеллекта, продолжающиеся достижения в области LLM и векторных баз данных показывают, что среды искусственного интеллекта в реальном времени все еще находятся в зачаточном состоянии: будущее полно возможностей.

Эта статья была впервые опубликована на Yunyunzhongsheng ( https://yylives.cc/ ), приглашаем всех посетить ее.