В контексте разговоров о больших языковых моделях (LLM) все чаще возникает аббревиатура RAG – Retrieval-Augmented Generation, или если переводить на русский язык, то «поисковая дополненная генерация». В этом тексте попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Дисклеймер: это вольный перевод поста с портала Medium, который написал Сахин Ахмед. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.
В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта языковые модели претерпели значительную эволюцию. От первых простейших систем, основанных на правилах, до современных нейронных сетей — каждый этап существенно расширял возможности ИИ в работе с языком. Одним из ключевых нововведений на этом пути стало появление Retrieval-Augmented Generation, или RAG.
RAG представляет собой сочетание традиционных языковых моделей с инновационным подходом: в процесс генерации напрямую интегрируется механизм поиска информации. Представьте себе ИИ, который перед тем, как ответить на вопрос, может «заглянуть» в библиотеку текстов, что делает его более осведомленным и контекстно точным. Эта возможность не просто улучшает модель, она кардинально меняет правила игры. Теперь языковые модели могут генерировать ответы, которые не только точны, но и глубоко обоснованы актуальной информацией из реального мира.
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
В традиционных языковых моделях ответы формируются исключительно на основе шаблонов и информации, усвоенной в ходе обучения. Однако такие модели ограничены теми данными, на которых они были обучены, что часто приводит к поверхностным ответам или недостаточной глубине знаний.
RAG решает эту проблему, подключая внешние данные по мере необходимости в процессе генерации ответа. Как это работает: когда поступает запрос, система RAG сначала извлекает релевантную информацию из большого набора данных или базы знаний, а затем использует эту информацию для формирования более информированного и точного ответа.
Архитектура RAG
RAG — сложная система, разработанная для расширения возможностей больших языковых моделей за счёт интеграции мощных механизмов поиска информации. По сути, это двухэтапный процесс, включающий компоненты поиска (retriever) и генерации (generator). Рассмотрим подробнее роль каждого компонента в общей работе системы:
1. Компонент поиска (Retriever) — отвечает за поиск и извлечение наиболее подходящей информации из внешних источников. Он анализирует запрос и находит фрагменты данных, которые могут быть полезны для точного ответа.
2. Компонент генерации (Generator) — использует найденную информацию для создания ответа. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на предобученные знания, этот компонент может включать актуальные и релевантные данные, улучшая качество ответа. По сути, компонент генерации — это большая языковая модель.
Компонент поиска (Retriever):
Задача компонента поиска — находить релевантные документы или фрагменты информации, которые помогут ответить на запрос. Он принимает входной запрос и выполняет поиск в базе данных, извлекая информацию, которая может быть полезна для формирования ответа.
Типы поисковых систем:
1. Плотные поисковики (Dense Retrievers): Эти системы используют методы на основе нейронных сетей для создания плотных векторных представлений текста. Они демонстрируют высокую эффективность в случаях, когда важнее смысл текста, а не точное совпадение слов, поскольку такие представления захватывают семантические сходства.
2. Разреженные поисковики (Sparse Retrievers): Эти системы основываются на методах сопоставления терминов, таких как TF-IDF или BM25. Они отлично справляются с поиском документов, содержащих точные совпадения по ключевым словам, что особенно полезно, когда запрос содержит уникальные или редкие термины.
Компонент генерации (Generator):
Генератор — это языковая модель, которая создает итоговый текстовый ответ. Он принимает входной запрос и контекст, предоставленный компонентом поиска, чтобы сгенерировать связный и релевантный ответ.
Процессы работы Retrieval-Augmented Generation (RAG) шаг за шагом
1. Обработка запроса: Всё начинается с запроса. Это может быть вопрос, промпт или любая другая форма ввода, на которую языковая модель должна ответить.
2. Модель векторизации: Запрос передаётся в модель векторизации, которая преобразует его в вектор — численное представление, которое система может обрабатывать и анализировать.
3. Поиск в векторной базе данных: Вектор запроса используется для поиска в векторной базе данных. Эта база данных содержит заранее вычисленные векторы потенциальных контекстов, которые модель может использовать для генерации ответа. Система извлекает наиболее релевантные контексты, основываясь на том, насколько близки их векторы к вектору запроса.
4. Дополнение контекста: изначальный запрос дополняется контекстом из векторной базы данных, и вместе они передаются в большую языковую модель (LLM). Такой запрос содержит информацию, которая используется моделью для формирования более точного ответа.
5. Генерация ответа LLM: LLM учитывает как исходный запрос, так и дополнительный контекст для создания полного и релевантного ответа. Она синтезирует информацию из контекста, чтобы ответ основывался не только на предобученных знаниях, но и был дополнен конкретными деталями, полученными из извлечённых данных.
6. Итоговый ответ: В конечном итоге LLM выводит ответ, который теперь дополнен внешними данными, что делает его более точным и детализированным.
Выбор типа поисковой системы зависит от характера базы данных и типов ожидаемых запросов. Плотные поисковики (Dense Retrievers) более ресурсоёмкие, но способны захватывать глубокие семантические связи, тогда как разрежённые (Sparse Retrievers) быстрее и лучше справляются с точным совпадением терминов.
Некоторые системы RAG используют гибридные поисковые системы, которые объединяют плотные и разрежённые техники, чтобы сбалансировать компромиссы и воспользоваться преимуществами обоих подходов.
Применение RAG
1. Повышение эффективности чат-ботов и разговорных агентов:
Клиентская поддержка: Чат-боты с RAG могут извлекать информацию о продуктах, часто задаваемые вопросы и документы поддержки для предоставления точных и подробных ответов на запросы клиентов.
Виртуальные ассистенты: Личные ассистенты используют RAG для получения данных в реальном времени, таких как информация о погоде или новости, делая взаимодействие более релевантным и полезным.
2. Повышение точности и глубины автоматической генерации контента:
Создание контента: Журналистские ИИ-инструменты используют RAG для поиска актуальных фактов и цифр, создавая статьи, насыщенные актуальной информацией и требующие минимальной ручной доработки.
Копирайтинг: Маркетинговые агенты с помощью RAG создают описания продуктов и рекламные тексты, которые не только креативны, но и точны, основываясь на базе данных о характеристиках продуктов и отзывах.
3. Применение в системах "вопрос-ответ":
Образовательные платформы: RAG используется в Ed-tech для подробного объяснения и дополнения контекста к сложным темам, извлекая информацию из образовательных баз данных.
Научные исследования: ИИ-системы помогают исследователям находить ответы на научные вопросы, обращаясь к обширным массивам академических статей и генерируя саммари релевантных исследований.
Преимущества использования RAG в различных областях
Медицина: Системы с RAG могут помогать врачам извлекать информацию из медицинских журналов и карт пациентов, предполагая диагнозы или предлагать методы лечения на основе последних исследований.
Клиентская поддержка: Извлекая данные о политике компании и историю обращений клиентов, RAG позволяет ИИ-агентам предлагать персонализированные и точные рекомендации, повышая удовлетворённость клиентов.
Образование: Преподаватели могут использовать инструменты на базе RAG для создания индивидуальных учебных планов и материалов, черпая знания из широкого круга образовательных источников.
Дополнительные применения
Юридическая помощь: RAG может помогать в юридических задачах, извлекая релевантную информацию из законов и судебной практики для подготовки юридических документов или материалов для судебных дел.
Услуги перевода: Объединение RAG с моделями перевода позволяет создавать переводы, учитывающие культурные нюансы и идиоматические выражения, опираясь на двуязычные корпуса текстов.
Использование RAG в таких задачах позволяет генерировать не просто ответы на основе статичной базы знаний, а динамически обогащённые актуальной информацией результаты, что делает контент, созданный ИИ, более точным, информативным и надёжным.
Проблемы внедрения RAG
Сложность: Комбинирование процессов поиска и генерации усложняет архитектуру модели, что затрудняет её разработку и поддержку.
Масштабируемость: Эффективное управление и поиск в больших базах данных затруднены, особенно по мере увеличения объёма документов.
Задержки: Процесс поиска может привести к задержкам, что влияет на время отклика системы, особенно важно для приложений с требованиями реального времени, таких как разговорные агенты.
Синхронизация: Обновление базы данных поиска требует механизма синхронизации, который может справляться с постоянными обновлениями без ухудшения производительности.
Ограничения текущих моделей RAG
Ограничения контекста: Модели RAG могут сталкиваться с трудностями, если необходимый для ответа контекст превышает размер окна ввода модели из-за ограничения по количеству токенов.
Ошибки извлечения: Качество сгенерированного ответа сильно зависит от качества этапа поиска; если будет извлечена нерелевантная информация, это ухудшит результат.
Предвзятость: Модели RAG могут непреднамеренно усиливать предвзятости, присутствующие в источниках данных, которые они извлекают.
Точки роста RAG, как технологии
Улучшение интеграции: Более слаженное взаимодействие компонентов поиска и генерации может улучшить способность модели работать с более сложными запросами.
Улучшенные алгоритмы поиска: Более сложные алгоритмы поиска могут предоставить более точный и релевантный контекст, улучшая общее качество сгенерированного контента.
Адаптивное обучение: Внедрение механизмов, позволяющих модели учиться на успехах и ошибках в поиске, может со временем улучшить систему.
На что стоит обратить внимание при подготовке контента для RAG
Качество данных: Эффективность системы RAG напрямую зависит от качества данных в базе поиска. Плохие или устаревшие данные могут привести к неверным результатам.
Надёжность источников: Важно убедиться, что источники информации являются надёжными и авторитетными, особенно в таких приложениях, как здравоохранение и образование.
Конфиденциальность и безопасность: При работе с чувствительными данными, такими как персональная информация и конфиденциальный контент, возникает множество вопросов по поводу безопасности данных.
Новые тренды и текущие исследования
Кросс-модальный поиск: Расширение возможностей RAG для поиска не только текстовой информации, но и данных из других модальностей, таких как изображения и видео, что позволит создавать более содержательные мультимодальные ответы.
Непрерывное обучение: Разработка систем RAG, которые учатся на каждом взаимодействии, улучшая свои возможности поиска и генерации со временем без необходимости повторного обучения.
Интерактивный поиск: Улучшение процесса поиска, чтобы он стал более интерактивным, позволяя генератору запрашивать дополнительную информацию или уточнения, как это делает человек в диалоге.
Адаптация к домену: Настройка моделей RAG для конкретных областей, таких как юридическая или медицинская, для улучшения релевантности и точности извлечения информации.
Как можно улучшить технологию в будущем
Персонализация: Интеграция профилей пользователей и историй взаимодействий для персонализации ответов, делая модели RAG более эффективными в клиентской поддержке и рекомендательных системах.
Обоснование знаний: Использование внешних баз знаний не только для поиска, но и для обоснования ответов проверенными фактами, что особенно важно для образовательных и информационных приложений.
Эффективная индексация: Применение более эффективных структур данных и алгоритмов для индексации базы данных, чтобы ускорить поиск и снизить вычислительные затраты.