A Retrieval Augmented Generation (RAG) egy olyan mesterséges intelligencia technika, amely a nagy nyelvi modelleket (LLM) úgy fejleszti, hogy a bennük rejlő tudást külső adatbázisokból való valós idejű információkereséssel kombinálja.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a generatív mesterséges intelligencia modellek pontosabb, aktuálisabb és a kontextus szempontjából releváns válaszokat generáljanak azáltal, hogy kimeneteiket aktuális, ellenőrizhető adatokra alapozzák.

Ahogy a mesterséges intelligencia egyre inkább beépül életünk különböző területeire, az üzleti döntéshozástól a személyi asszisztensekig, a naprakész, pontos információk iránti igény egyre fontosabbá válik. a RAG ezt az igényt a nyelvi modellek hatalmas tudása és a valós idejű, tényszerű információk közötti szakadék áthidalásával elégíti ki.

Azáltal, hogy a mesterséges intelligencia válaszait külső adatforrásokra alapozza, a RAG kiküszöböli a hagyományos nyelvi modellek legfontosabb korlátait, például az elavult információkat és a hallucinációkat. Képzelje el a RAG-ot egy rendkívül hatékony kutatási asszisztensnek. Amikor kérdést tesznek fel neki, nem csak a memóriájára hagyatkozik (mint a hagyományos mesterséges intelligencia modellek), hanem aktívan keres egy hatalmas, naprakész információkból álló könyvtárban, hogy a lehető legpontosabb és legrelevánsabb választ adja. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek naprakészek maradjanak a gyorsan változó információkkal, és kontextusnak megfelelőbb válaszokat adjanak.

Képzelje el, hogy egy elfoglalt vezető egy potenciális befektetővel való fontos találkozóra készül. Az idő szorításában egy mesterséges intelligencia asszisztenshez fordulnak, hogy összegyűjtsenek néhány utolsó pillanatban felmerülő tényt az iparágukról. Azt kérdezik: "Mekkora volt a megújuló energiaforrások ágazatának növekedési üteme tavaly?". Az AI magabiztosan válaszol: "A megújuló energiaforrások ágazata tavaly erőteljes, 15,7%-os növekedést produkált, ami jelentős mértékben megelőzte a hagyományos energiaforrásokat". Ez a konkrét számadat lenyűgözte a vezetőséget, és a prezentációjukban is szerepel. A találkozó során azonban a potenciális befektető megkérdőjelezi a számot, mondván, hogy a forrásai szerint a növekedési ráta csak 8,3%.

Ez a forgatókönyv a hagyományos LLM-ekkel kapcsolatos gyakori problémát illusztrálja: hallucinációk. Az LLM-ek néha hihetőnek tűnő, de téves információkat generálhatnak, különösen akkor, ha konkrét, friss vagy gyorsan változó adatokkal foglalkoznak.

Ez az a pont, ahol a RAG kulcsfontosságúvá válik. Ha a mesterséges intelligencia asszisztens a RAG:

• Egy folyamatosan frissített adatbázisban kereste volna a megújuló energiaforrások növekedési ütemére vonatkozó legfrissebb és legpontosabb információkat.
• Ha a pontos adat nem állt rendelkezésre, akkor több megbízható forráson alapuló tartományt adhatott volna meg, vagy kifejezetten kijelenthette volna, hogy nem rendelkezik aktuális adatokkal.
• A válasz tartalmazhatta volna az információ forrását és az utolsó frissítés időpontját.

Ez a példa is alátámasztja, hogy miért olyan fontos a RAG:

1. Megakadályozza a félretájékoztatást: a válaszok visszanyerhető tényekre alapozásával a RAG jelentősen csökkenti a mesterséges intelligencia hallucinációinak kockázatát
2. Fenntartja a bizalmat: a felhasználók az üzleti döntésekhez elengedhetetlenül fontos, naprakész és pontos információk tekintetében megbízhatnak a RAGgal kiegészített mesterséges intelligenciában.
3. Átláthatóságot biztosít: a RAG lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia hivatkozzon a forrásokra, így a felhasználók függetlenül ellenőrizhetik az információkat.

Ahogy a mesterséges intelligencia egyre inkább beépül mindennapi munkánkba és döntéshozatali folyamatainkba, a pontos, aktuális és ellenőrizhető információk szolgáltatásának képessége nem csak hasznos, hanem alapvető fontosságúvá válik. A RAG kulcsfontosságú technológia e cél elérésében, áthidalva a szakadékot az LLM-ek hatalmas tudása és a megbízható, valós idejű információk iránti igény között.

A RAG-rendszerek több alapvető elemre támaszkodnak, amelyek együttesen működnek együtt, hogy fokozott mesterséges intelligencia képességeket biztosítsanak:

Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a GPT-3, GPT-4 és BERT alkotják a RAG-rendszerek magját. Ezeket a kifinomult mesterséges intelligencia modelleket hatalmas mennyiségű szöveges adaton képzik ki, így képesek megérteni és emberhez hasonló válaszokat generálni.

A RAG-keretekben a következőkért felelősek:

1. A felhasználói lekérdezések megértése
2. Információk szintetizálása a lekérdezett adatokból
3. Összefüggő és a kontextusnak megfelelő válaszok generálása

A külső tudásbázisok strukturált és strukturálatlan információkat tárolnak, amelyek gyorsan elérhetők és visszakereshetők. Ezek az adatbázisok kulcsfontosságúak, mivel olyan naprakész és specifikus információkat szolgáltatnak, amelyek nem feltétlenül vannak jelen a nyelvi modell képzési adataiban.

A legfontosabb szempontok a következők:

1. Nagy mennyiségű adat hatékony tárolása
2. Gyors lekérdezés-feldolgozó és visszakereső rendszerek
3. Különböző adattípusok támogatása (szöveg, képek, metaadatok)

Az információkereső rendszerek létfontosságú szerepet játszanak a releváns adatok azonosításában és kinyerésében ezekből az adatbázisokból. Az általános lekérdezési módszerek a következők:

1. Kulcsszó keresés
2. Vektor keresés
3. Szemantikus keresés
4. BM25 algoritmus a releváns dokumentumok rangsorolásához

az adatok "vektorizálása" a modern RAG-rendszerek alapját képezi. A szöveges adatokat numerikus vektorokká alakítja, lehetővé téve a vektoros keresést és a hatékony hasonlósági összehasonlításokat. A legfontosabb jellemzők:

1. Beágyazások generálása előre betanított modellek segítségével
2. Dimenzionalitáscsökkentő technikák a kompakt ábrázoláshoz
3. Hasonlósági mértékek, mint például a koszinusz hasonlóság a vektorok összehasonlításához

A vektoradatbázis olyan speciális rendszer, amelyet e vektorábrázolások hatékony tárolására és lekérdezésére terveztek. Kínálatuk:

1. Gyors legközelebbi szomszéd keresési képességek
2. Skálázhatóság a nagy adathalmazok kezeléséhez
3. Komplex lekérdezési műveletek támogatása

Az indexelési technikák, például a legközelebbi szomszéd (ANN) algoritmusok tovább növelhetik a keresési sebességet és hatékonyságot a RAG-rendszerekben.

A RAG-folyamat több kifinomult lépést tartalmaz az adatok lekérdezéséhez és a pontos, a kontextus szempontjából releváns válaszok generálásához:

Amikor a rendszer egy lekérdezést vagy kérést kap, a rendszer egy külső tudásbázisban keresi meg a releváns információkat. Ez a tudásbázis lehet dokumentumgyűjtemény, adatbázis vagy más strukturált adatforrás.

A RAG fejlett keresési algoritmusokat használ a leglényegesebb információk azonosítására. Ezek az algoritmusok olyan technikákat alkalmazhatnak, mint a szemantikus keresés vagy a sűrű vektoros keresés. A cél az, hogy olyan, a kontextus szempontjából releváns adatokat találjunk, amelyek javíthatják a nyelvi modell válaszát.

A funkcionális RAG-architektúra egy kódoló- , egy visszahívó- és egy generátor-összetevőt kombinál. Így működnek együtt:

1. Kódoló: a bemeneti lekérdezéseket vektoros ábrázolássá alakítja át
2. Retriever: a kódolt lekérdezés alapján keres a tudásbázisban
3. Generátor: a végleges választ a lekérdezett információk felhasználásával hozza létre

A képzés során a RAG-modellek megtanulják egyensúlyba hozni a belső tudásukból (előzetes képzés) származó információkat a külső lekérdezett adatokkal. Ez a folyamat javítja a modell azon képességét, hogy pontos és a kontextusnak megfelelő válaszokat generáljon.

A kezdeti visszakeresés után a RAG-rendszerek gyakran alkalmaznak újrarangsorolást a visszakeresett információ relevanciájának további finomítására. Ez a lépés segít rangsorolni a legértékesebb adatokat a végső generálási folyamathoz. Újrarangsorolást használhat:

1. Relevancia pontszámok
2. Szemantikai hasonlósági mérések
3. Kontextus-specifikus heurisztika

A figyelemmechanizmusok döntő szerepet játszanak a RAG-ban azáltal, hogy eldöntik, hogy az előhívott információ mely részei a legfontosabbak a válasz generálásához. Ezek a rendszerek lehetővé teszik a modell számára, hogy a kimenetének kialakításakor a lekérdezett adatok meghatározott darabjaira összpontosítson.

A figyelem a RAG-ban segíti a modellt:

1. Mérlegelje a különböző előkerült szövegek fontosságát
2. A külső ismeretek integrálása a belső ismeretekkel
3. Összefüggőbb és a kontextusnak megfelelőbb válaszok generálása

E lépések kombinálásával a RAG-rendszerek jobb minőségű, tényszerűen helyes és a kontextus szempontjából releváns kimeneteket állíthatnak elő.

A RAG különböző területeken fejleszti a mesterséges intelligencia rendszereket, javítva a pontosságot és a relevanciát az információfeldolgozási és generálási feladatokban:

A RAG jelentősen javítja a chatbotokat és a társalgási AI-t azáltal, hogy pontosabb és kontextuálisan relevánsabb válaszokat ad. Ezek a rendszerek külső tudásbázisokhoz is hozzáférhetnek, hogy kiegészítsék a betanított tudásukat, így a felhasználói lekérdezések szélesebb körét tudják hatékonyan kezelni.

A RAG-alapú chatbotok képesek:

1. Naprakész információk nyújtása
2. Részletes magyarázatokat kínál
3. A beszélgetések közötti következetesség fenntartása

Ez a technológia különösen értékes az ügyfélszolgálaton, ahol a chatbotok gyorsan lekérdezhetnek konkrét termékadatokat vagy hibaelhárítási lépéseket. Emellett természetesebb és informatívabb párbeszédeket tesz lehetővé a virtuális asszisztensek számára, így azok hasznosabbá és vonzóbbá válnak a felhasználók számára.

Az olyan jelentős AI-szolgáltatók, mint az Anthropic, a Google és az OpenAI sablonokat fejlesztettek ki a RAG chatbotok létrehozásához. Ezek a sablonok lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy olyan chatbotokat hozzanak létre, amelyek a fejlett keresőmotor képességeit generatív modellekkel kombinálják, így könnyebben fejleszthetők olyan alkalmazások, amelyek képesek kezelni az összetett lekérdezéseket és intelligens válaszokat adni anélkül, hogy kiterjedt egyéni modellképzésre lenne szükség.

A generatív mesterséges intelligencia és az információkeresés erejének kombinálásával a keresőmotorok pontosabb és kontextuálisan relevánsabb találatokat adhatnak. A legfontosabb előnyök a következők:

1. A felhasználói szándék jobb megértése
2. A keresési eredmények rangsorolásának javítása
3. Tömör összefoglalók készítése a keresési snippetekhez

A RAG lehetővé teszi a keresőmotorok számára, hogy a kulcsszavak megfeleltetésén túlmenően értelmezzék a lekérdezések mögött rejlő szemantikai jelentést. Ez intuitívabb keresési élményt eredményez, ahol a felhasználók akkor is megtalálják a releváns információkat, ha a keresési kifejezésük nem pontosan egyezik a keresett tartalommal.

A RAG olyan belső eszközök létrehozására használható, amelyek megválaszolják a kérdéseket, még azokat az összetett kérdéseket is, amelyeket általában egy ember válaszol meg. A RAG előnyei a kérdések megválaszolásában a következők:

1. Naprakész információkhoz való hozzáférés
2. A források idézésének képessége
3. Összetett, több részből álló kérdések kezelése

A RAG-alapú rendszerek olyan területeken adnak a legmeggyőzőbb választ a kérdésekre, mint az orvosi diagnózis, a támogatás, a jogi kutatás és az oktatási platformok. Gyorsan lekérdezik a releváns tényeket a hatalmas adatbázisokból, és a felhasználó konkrét kérdésére szabott, koherens, informatív válaszokat generálnak.

A RAG-alapú összefoglaló eszközök különösen hasznosak az olyan területeken, mint az újságírás, a tudományos kutatás és az üzleti intelligencia.

Míg sok LLM, mint például a GPT-4, képes összefoglalni egy szövegtömeget, a RAG képességek nélküli eszközök nehezen tudják kontextualizálni a szöveget egy nagyobb tudásbázisban vagy egy olyan területen, ahol mély, terület-specifikus adatok vannak.

Képzeljünk el egy újságírót, aki egy új orvosi áttörésről szóló híren dolgozik a rákkezelésben.

Gyorsan össze kell foglalnia egy 50 oldalas, sűrű kutatási cikket, és kontextualizálni kell azt az onkológia tágabb területén. A következőkben egy RAG-alapú összegző eszköz segíthet:

1. Az újságíró beviszi a kutatási dokumentumot a RAG-gal kiegészített összefoglaló eszközbe.
2. Az eszköz feldolgozza a papírt, és annak tartalma alapján lekérdezést vagy lekérdezések halmazát generálja.
3. A vektoros keresés segítségével a rendszer lekérdezi az adatbázisát, hogy megtalálja a releváns információkat:
   
   • Naprakész orvosi folyóiratok
   • Korábbi hírcikkek
   • Szakértői vélemények a rákellenes kezelésekről
   • A rákkutatás mérföldköveinek háttere
   • Statisztikák a jelenlegi rákkezelési hatékonysági arányokról
4. A RAG rendszer a legrelevánsabb külső információkat keresi és rangsorolja.
5. Az eszköz ezután egy összefoglalót készít, amely tartalmazza mind az eredeti tanulmányt, mind a lekérdezett külső információkat:
   
   • A dokumentum fő pontjainak alapvető összefoglalóját készíti el
   • Integrálja a rákkutatás korábbi mérföldköveire vonatkozó háttérinformációkat
   • Megmagyarázza az összetett orvosi szakkifejezéseket, így az általános közönség számára is érthetővé teszi azokat
   • Összehasonlításokat tartalmaz a jelenlegi rákkezelési hatékonysági arányokkal
   • Az új kezelés lehetséges hatásáról szóló szakértői véleményeket is tartalmazza

A végeredmény egy átfogó, kontextusba helyezett jelentés, amely:

• Az áttörést laikusok számára is érthetően magyarázza el
• Összehasonlítja a meglévő kezelésekkel
• Szakértői véleményt ad a lehetséges hatásról
• A felfedezést a rákkutatás tágabb környezetében helyezi el

Ez a RAG-fejlesztett összefoglaló lehetővé teszi az újságírók számára, hogy gyorsan megértsék és kommunikálják a kutatás jelentőségét, még az onkológiában való mélyreható szakértelem nélkül is. Ez időt takarít meg, javítja a pontosságot, és gazdagabb, informatívabb alapot biztosít a hírcikkeikhez.

A RAG-alapú eszköz az eredeti tanulmány tartalmának és a releváns külső forrásoknak a felhasználásával olyan összefoglalót készít, amely értékesebb és lényegretörőbb, mint amit a hagyományos összefoglaló technikákkal önmagában el lehetne érni.

A RAG-rendszerek megvalósítása jelentős számítási és pénzügyi költségekkel járhat, különösen, ha nagyméretű adatlekérdezésről és -feldolgozásról van szó. Íme néhány további lehetséges akadály a RAG-technológia bevezetésekor:

A generatív AI-rendszerek még a RAG biztosítékokkal együtt is küzdenek a kétértelmű lekérdezésekkel vagy a lekérdezett adatokban található ellentmondásos információkkal. Ez hallucinációkhoz vezethet - olyan kimenetekhez, amelyek hihetőnek tűnnek, de tényszerűen helytelenek vagy értelmetlenek.

Ennek enyhítésére alkalmazzon robusztus tényellenőrzési mechanizmusokat, használjon több adatforrást a keresztellenőrzéshez, és alkalmazzon bizalmi pontozást a generált tartalomra.

A felhasználói bizalom kiépítése és fenntartása kritikus fontosságú a RAG elfogadásához. Az ellentmondásos vagy helytelen válaszok gyorsan alááshatják a rendszerbe vetett bizalmat. A legfontosabb stratégiák közé tartozik a felhasználók tájékoztatása a rendszer korlátairól, az információk idézése vagy forrásainak megadása, valamint az, hogy a felhasználók visszajelzést adjanak a válaszokról.

A RAG-rendszerek gyakran nagy adatbázisokhoz férnek hozzá, ami aggályokat vet fel az adatbiztonsággal és a magánélet védelmével kapcsolatban. Az érzékeny információk védelme a rendszer funkcionalitásának fenntartása mellett kényes egyensúlyt jelent.

A fontos biztosítékok közé tartozik a szigorú hozzáférés-ellenőrzés és az adattárolók titkosítása, a képzési adatokban szereplő személyes információk anonimizálása, valamint a rendszeres biztonsági ellenőrzések és behatolásvizsgálatok.

A RAG megvalósítása szilárd technikai alapokat igényel:

A RAG-rendszerek jelentős számítási erőforrásokat igényelnek. A nagy teljesítményű processzorok és a bőséges memória elengedhetetlenek a nagy nyelvi modellek és a keresési műveletek egyidejű kezeléséhez. A GPU-gyorsítás gyakran kulcsfontosságúnak bizonyul a hatékony modellkövetkeztetés szempontjából.

A szoftveres oldalon speciális keretrendszerek segítik a RAG implementálását. A népszerű választások közé tartozik az Hugging Face Transformers és a LangChain.

Az API-k döntő szerepet játszanak a RAG-rendszerekben, lehetővé téve a különböző összetevők zökkenőmentes integrációját. Ezek lehetővé teszik a hozzáférést nyílt forráskódú, előre betanított nyelvi modellekhez, dokumentumtárolókhoz és vektoradatbázisokhoz.

A népszerű nyílt forráskódú eszközök, mint az Apache Kafka az adatfolyamhoz, az Elasticsearch a dokumentumtároláshoz és kereséshez, valamint a FAISS (Facebook AI Similarity Search) a sűrű vektorokban történő hatékony hasonlóságkereséshez, API-kon keresztül integrálhatók robusztus RAG-rendszerek építéséhez.

A Retrieval Augmented Generation (RAG) nagy előrelépés a mesterséges intelligencia technológiában. A hagyományos nagyméretű nyelvi modellek fő problémáit vektoros keresés és generatív AI alkalmazásával oldja meg.

Ez a megközelítés pontosabb, kontextuálisan releváns és naprakész AI-alapú alkalmazásokat tesz lehetővé különböző iparágakban.

Az olyan platformok, mint az InterSystems IRIS® megkönnyítik a RAG bevezetését azáltal, hogy integrált vektoros képességeket, nagy teljesítményű feldolgozást és rugalmas AI-integrációt kínálnak egy biztonságos, vállalati környezetben.

Az InterSystems IRIS, amely képes a strukturált és strukturálatlan adatokat egy egységes rendszerben kezelni, egyszerűsíti a RAG-hoz szükséges architektúrát, miközben megbízható eszközöket biztosít az AI-korrigáláshoz és ellenőrzéshez.

Az AI fejlődésével a RAG továbbra is alapvető technológia lesz a megbízhatóbb, hatékonyabb és intelligensebb rendszerek létrehozásához. Hihetetlen innovációk küszöbén állunk a fejlett chatbotoktól és szemantikus keresőmotoroktól kezdve a komplex adatelemző eszközökig.

A RAG és az InterSystems IRIS-hez hasonló platformok használatával a szervezetek olyan AI-megoldásokat építhetnek, amelyek nemcsak erősebbek és pontosabbak, hanem megbízhatóbbak és a valós igényekhez igazíthatóbbak is.

A visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) külső tudásforrások bevonásával javítja a mesterséges intelligencia nyelvi modelljeit. Ez az innovatív megközelítés javítja a pontosságot, csökkenti a hallucinációkat, és kiterjeszti a modell képességeit a különböző alkalmazásokra.