בשנים האחרונות, בינה מלאכותית עשתה קפיצות גדולות קדימה, בעיקר בזכות מודלים גדולים של שפה (LLMs). LLMs מאוד טובים בהבנה ויצירה של טקסט שמזכיר שפה אנושית, והם הובילו ליצירה של מספר כלים חדשים כמו צ'אט-בוטים מתקדמים וכותבי AI.
בעוד ש-LLMs מצוינים ביצירת טקסט שזורם ומזכיר שפה אנושית, לפעמים הם מתקשים עם דיוק העובדות. זה יכול להיות בעיה גדולה כשדיוק הוא מאוד חשוב
אז מה הפתרון לזה? התשובה היא הפקת טקסט מועשר על ידי חיפוש (RAG).
RAG משלב את כל התכונות החזקות של מודלים כמו GPT ומוסיף גם את היכולת לחפש מידע ממקורות חיצוניים, כמו מסדי נתונים פרטיים, מאמרים ותכנים. זה עוזר לבינה המלאכותית לייצר טקסט שלא רק כתוב היטב אלא גם נכון יותר מבחינה עובדתית ותחומית.
על ידי שילוב בין היכולת לייצר טקסט עם הכוח למצוא ולנצל מידע מדויק ורלוונטי, RAG פותחת הרבה אפשרויות חדשות. זה עוזר לגשר על הפער בין בינה מלאכותית שפשוט כותבת טקסט ובינה מלאכותית שיכולה להשתמש בידע אמיתי.
בפוסט הזה, נבחן מקרוב את RAG, כיצד היא פועלת, היכן היא בשימוש ואיך היא עשויה לשנות את האינטראקציות שלנו עם בינה מלאכותית בעתיד.
מהי הפקת טקסט מועשר על ידי חיפוש (RAG)?
נתחיל עם הגדרה פורמלית של RAG:
חיבור בעידן גיוון (RAG) הוא מערכת הממשק העל שמשגשגת על מודלים השפה הגדולים (LLMs) על-ידי חיבורם למאגרי ידע חיצוניים. זה מאפשר גישה למידע עדכני ומדויק, שמשפר את הדחיפות והדיוק המדעי של התוצאות שלו.
עכשיו, בואו נפרסן לשפה פשוטה כדי שזה יהיה קל להבין.
כולנו השתמשנו בבוטים החיבורים האינטליגנטיים האלה במהלך השנתיים האחרונות כמו ChatGPT, שיכולים להגיד לנו תשובות. הם מופעלים על-ידי מודלים השפה הגדולים (LLMs), שמותרנים ובונים על תוך כמויות עצומות של תוכן אינטרנטי/נתונים. הם מצוינים ביצירת טקסט דמוי אדם במידה רבה על כל משימה. זה נראה שהם מאוד מסוגלים לענות על כל השאלות שלנו, אך זה לא בדיוק נכון בכל הזמן. לפעמים הם משתפרים מידע שאולי אינו מדויק ונכון.
זה המקום בו מתחיל RAG. כך זה פועל (ברמה גבוהה במיוחד):
- אתה שואל שאלה.
- RAG מחפש במאגר ידע מסודר של מידע אמין.
- הוא משיג מידע רלוונטי.
- הוא מעביר את זה לLLM.
- הLLM משתמש במידע המדויק הזה כדי לענות לך.
התוצאה של תהליך זה הן תשובות בעקבות מידע מדויק.
בואו נבין את זה באמצעות דוגמה: דמיינו שאתם רוצים לדעת על הרשווציה לטיסה בינלאומית. מערכת LLM מסורתית כמו ChatGPT עשויה לומר: "בדרך כלל, אתם מקבלים אחד מתקן מועבר עד 50 פאונדס ואחד מתקן נשא. אבל תבדוק עם ארצול הטיסה עבור פרטים." מערכת מעורבת RAG תאמר: "עבור ארצול הטיסה X, משתשים בקלה מקבלים אחד מתקן מועבר עד 50 פאונדס ומתקן נשא בן 17 פאונדס. קבוצת עסקים מקבלת שני מתקנים מועברים עד 70 פאונדס. היזרקו לב לחוקים מיוחדים על חפצים כמו צוודדים ספורט, ותאמרו בבקשה בזמן הבקשה למחישה."
הבחנתם בהבדל? RAG מספקת מידע ספציפי, יותר מדויק וסוגי המידע המותאם למדיניות הארצולים האמיתית.
איך RAG עובד
עכשיו שיש לנו רעיון טוב על RAG, בואו נבין איך הוא עובד. קודם כל, בואו נתחיל עם דיאגרמה פשוטה של הארכיטקטורה.
רכיבים עיקריים של RAG
מדורשת את הדיאגרמה הזו למעלה, בין שאלת המשתמש והתשובה הסופית לשאלה, ישנם 3 רכיבים עיקריים שהם חשובים באמת עבור RAG כדי לעבד.
- מאגר ידע
- מחזר
- יוצר
עכשיו, בואו נבין את כל אחד מהם בעצמו.
המאגר הידוע
זה מאגר שכולל את כל המסמכים, המאמרים או המידע שניתן להשתמש בהם כדי להתעניין בכל השאלות. הוא צריך להיות עדכן מתמיד עם מידע חדש ורלוונטי כדי שהתשובות יהיו מדויקות והמשתמשים יקבלו את המידע הכי רלוונטי והעדכן ביותר.
מבחינה טכנולוגית, זה בדרך כלל משתמש בבסיס מידע וektורטוריםכמו Pinecone, FAISS ועוד, כדי לאחסן טקסט בתדמית מספרית (העטיפות), כך שניתן לבצע חיפושים מהירים ויעילים.
מוצאת המידע
זה אחראי למציאת מסמכים או מידע שקשורים לשאלה המשתמש. כשנשאלת שאלה, המוצאת מהדברה במאגר הידוע במהירות כדי למצוא את המידע הכי רלוונטי.
מבחינה טכנולוגית, זה בדרך כלל משתמש בשיטות מיקום צפוף כמו Dense Passage Retrieval או BM25. השיטות האלה ממינות את השאלות המשתמשים לאותה סוג של תדמית מספרית שמשמשת במאגר הידוע ומתאימה אותן עם מידע רלוונטי.
יוצר התוכן
זה אחראי ליצירת תוכן שמוליך והקשור בהקשר של השאלה המשתמש. הוא לוקח את המידע מהמוצאת ומשתמש בו כדי ליצור תשובה שתעניין את השאלה.
מבחינה טכנולוגית, זה מופעל על ידי מודל שפה גדול (LLM) כמו GPT-4 או אלטרנטיבות פתוחות שורשה כמו LLAMA או BERT. מודלים אלה מאומצים נתונים מסיביים ויכולים ליצור טקסט דומה לאדם על פי הקלט שלהם.
יתרונות ויישומות של RAG
עכשיו שאנו יודעים מה הוא RAG ואיך הוא פועל, בואו נחקר חלק מהיתרונות שהוא מעניק בנוסף ליישומות של RAG.
יתרונות של RAG
ידע עדכון
לא כמו מודלי AI מסורתיים (ChatGPT) שמוגבלים לנתונים בהם הם מאומצים, RAG יכול לגשת ולהשתמש במידע העדכון ביותר במאגר הידע שלו.
דיוק מורך והפרעות הוליוזיסמים מופיעות
RAG משפר את הדיוק של התגובות על ידי השימוש במידע מקורי, עדכון במאגר הידע. זה מצמצם ברובו את הבעיה של "הוליוזיסמים" – מקרים בהם AI מייצר מידע יותר סביר אך לא נכון.
התאמה ומתמחות
חברות יכולות לבנות מערכות RAG לצרכיהן ספציפיים על ידי השתמשות במאגרי ידע מיוחדים וביצירת עוזרים הדיוניים AI שמומחים בתחומים ספציפיים.
שקיפות וניתוח קל
מערכות RAG יכולות לעיתים קרובות לספק את המקורות למידע שלהן, מה שמקל על משתמשים להבין את המקורות, לאמת טענות ולהבין את ההיגיון מאחורי התגובות.
מדרגיות ויעילות
RAG מאפשרת שימוש יעיל במשאבי חישוב. במקום לאמן מחדש מודלים גדולים כל הזמן או לבנות חדשים, ארגונים יכולים לעדכן את מסדי הידע שלהם, מה שמקל על מדרגיות ותחזוקה של מערכות AI.
יישומים של RAG
שירות לקוחות
RAG הופכת את הצ'אטבוטים של תמיכת הלקוחות לחכמים ומועילים יותר. צ'אטבוטים אלו יכולים לגשת למידע העדכני ביותר ממסד הידע ולספק תשובות מדויקות והקשריות.
עוזרים מותאמים אישית
חברות יכולות ליצור עוזרי AI מותאמים אישית שיכולים לנצל את הנתונים הייחודיים והקנייניים שלהן. על ידי ניצול המסמכים הפנימיים של הארגון על מדיניות, נהלים ונתונים אחרים, עוזרים אלו יכולים לענות על שאלות של עובדים במהירות וביעילות.
קול הלקוח
ארגונים יכולים להשתמש ב-RAG לניתוח והסקת תובנות מעשיות ממגוון רחב של ערוצי משוב מהלקוחות המאפשרים יצירת הבנה מקיפה של חוויות, תחושות וצרכים של הלקוחות. זה מאפשר להם לזהות ולפתור בעיות קריטיות במהירות, לקבל החלטות מבוססות נתונים, ולשפר באופן מתמיד את המוצרים שלהם על סמך תמונה שלמה של משוב הלקוחות בכל נקודות המגע.
עתיד ה-RAG
RAG התחילה להיות טכנולוגיה שינה משחק בתחום הבינה מלאכותית, שמשלבת את העוצמה של מודלים שפה גדולים עם שימוש יעיל במידע דינמי. רבים מהארגונים כבר מנצלים את הסיכוי הזה ובונים פתרונות מותאמים לצרכיהם.
בעיניים על העתיד, RAG ישנה את הדרך בה אנחנו מתעסקים עם המידע ועושים החלטות. מערכות RAG העתידיות יעשו:
- יש יותר הבנה הקשורה ואיכשהו פרסונליזציה מורגנת
- יהיו מולטי-מודליות על ידי שינוי מעבר לתXT בלבד ולקלט תמונה, אודיו/וידאו
- יש עדכונים בזמן אמת בבסיס ידע
- יש שילוב שיווק בלתי-ניתן עם הרבה עבודות לשיפור הפרודוקטיביות ושיתף פעולה
סיכום
ולסקוף, RAG תעבוד למהפך את הדרך בה אנחנו מתעסקים עם AI ומידע. על-ידי סגירת הפער בין התוכן מיוצר על-ידי AI ודיוקות העובדה, RAG תביא את הבמה למערכות AI אינטליגנטיות שהן לא רק יכולות יותר אלא גם יותר דיוקיות ואמינות. בהתמדה המתרחשת, התעסקות אחדים עם המידע תהייה יעילה יותר ודיוקיות מאי-פעם.
Source:
https://dzone.com/articles/rag-enhancing-ai-language-models