Zrozumienie generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG)

W ostatnich latach duże modele językowe (LLM) poczyniły znaczne postępy w zakresie możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jednak tradycyjne LLM często napotykają wyzwania związane z utrzymaniem dokładności i trafności, szczególnie w przypadku szybko zmieniających się informacji. Aby zaradzić tym ograniczeniom, badacze i programiści zwrócili się w stronę Retrieval-Augmented Generation (RAG) i jego bardziej zaawansowanego wariantu, Agent-Based RAG (Agentic RAG). Niniejszy artykuł omawia sposób, w jaki te metodologie ulepszają LLM poprzez włączenie wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym i inteligentnych agentów.

Czym jest generowanie wspomagane pobieraniem (RAG)?

RAG to technika zaprojektowana w celu rozszerzenia możliwości LLM poprzez dynamiczne pobieranie i integrację danych zewnętrznych z procesem generowania. W przeciwieństwie do dostrajania modelu, które wymaga ponownego przeszkolenia modelu z nowymi danymi, RAG wykorzystuje wyszukiwarki i generatory do uzyskiwania dostępu i wykorzystywania zewnętrznych źródeł danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu jest szczególnie przydatny w aplikacjach wymagających aktualnych informacji, takich jak branża prawna, opieka zdrowotna i obsługa klienta.

Kluczowe elementy RAG

• Retriever: Wyszukuje odpowiednie dane z różnych źródeł, w tym ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych baz danych. Modele osadzania przekształcają zapytania i kontekst w wektory, aby ułatwić ten proces wyszukiwania.
• Generator: Przetwarza i konsoliduje pobrane informacje w celu wygenerowania dokładnych i trafnych odpowiedzi.

RAG oparty na agentach (Agentic RAG)

Agentic RAG idzie o krok dalej w metodologii RAG, wprowadzając inteligentnych agentów, którzy specjalizują się w różnych zadaniach. Agenci ci są koordynowani przez meta-agenta, który nadzoruje cały proces, zapewniając, że wyszukiwanie i generowanie informacji jest zarówno wydajne, jak i dokładne.

Kluczowe zalety agentowego RAG

• Specjalizacja zadań: Różni agenci mogą specjalizować się w określonych zadaniach, poprawiając ogólną dokładność i trafność generowanych treści.
• Przetwarzanie równoległe: Wielu agentów może pracować jednocześnie, przyspieszając proces wyszukiwania i generowania informacji.
• Skalowalność i elastyczność: System można łatwo skalować w celu obsługi większych zbiorów danych i bardziej złożonych zapytań.
• Odporność na błędy: Wykorzystanie wielu agentów zapewnia, że system jest solidny i może z łatwością radzić sobie z awariami.

Zaawansowane techniki i aplikacje RAG

PlanRAG: usprawnienie procesu podejmowania decyzji

PlanRAG, opracowany przez naukowców z KAIST, to zaawansowana metodologia RAG, która iteracyjnie planuje, pobiera i ponownie planuje analizy danych w celu wygenerowania optymalnych decyzji. Wykazała ona znaczną poprawę wydajności, szczególnie w scenariuszach wymagających rozumowania wielostopniowego i złożonego procesu decyzyjnego.

Ocena systemów RAG

Skuteczność systemów RAG zależy od zrozumienia przepływów pracy, zapytań użytkowników i źródeł informacji. Struktury takie jak RAGAS oferują zautomatyzowane metody oceny, zapewniając metryki na poziomie komponentów do ciągłego doskonalenia.

Praktyczne zastosowania

Kilka branż już przyjęło techniki RAG w celu ulepszenia swoich aplikacji LLM. Od poprawy interakcji z obsługą klienta po podejmowanie świadomych decyzji w służbie zdrowia i środowisku prawnym, RAG oferuje solidne rozwiązanie dla środowisk, w których dane szybko się zmieniają.

Agentic RAG stanowi znaczący postęp w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, łącząc mocne strony wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym i inteligentnych agentów. Przyjmując te metodologie, organizacje mogą zwiększyć dokładność, wydajność i elastyczność swoich aplikacji LLM, torując drogę do bardziej świadomych i skutecznych procesów decyzyjnych.