Внедрение + графы знаний идеальные инструменты для систем RAG

Идеальные инструменты для систем RAG внедрение графов знаний

Появление больших языковых моделей (LLM), обученных на огромных объемах текстовых данных, стало одним из самых значительных прорывов в обработке естественного языка. Способность этих моделей генерировать впечатляюще гладкий и связный текст всего лишь с помощью короткой подсказки открыла новые возможности для разговорного искусственного интеллекта, творческого письма и широкого спектра других приложений.

Однако, несмотря на их элегантность, LLM имеют несколько ключевых ограничений. Их знания ограничены шаблонами, выявленными из обучающих данных, что означает, что они лишены истинного понимания мира.

Их способность к рассуждению также ограничена — они не могут делать логические выводы или синтезировать факты из нескольких источников. По мере того, как мы задаем более сложные и открытые вопросы, ответы начинают становиться бессмысленными или противоречивыми.

Для решения этих проблем все больше интереса вызывают системы, основанные на сочетании генерации с извлечением (RAG). Основная идея заключается в извлечении соответствующих знаний из внешних источников для предоставления контекста LLM, чтобы он мог давать более осмысленные ответы.

Большинство существующих систем извлекают предложения с использованием семантической схожести векторных вложений. Однако этот подход имеет свои недостатки, такие как отсутствие истинной актуальности, невозможность объединения фактов и отсутствие цепи рассуждений.

Здесь на сцену выходят графы знаний. Графы знаний – это структурированные представления объектов и отношений реального мира. Они преодолевают недостатки чистого поиска по векторам путем кодирования взаимосвязей между контекстуальными фактами. Обход графов знаний позволяет осуществлять сложное многошаговое рассуждение по разнообразным информационным источникам.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как сочетание векторных вложений и графов знаний может раскрыть новые уровни рассуждений, точности и объяснительные способности в LLM. Это партнерство обеспечивает идеальное сочетание поверхностно-семантического смысла вместе с структурированными знаниями и логикой.

Подобно нашему разуму, LLM-ам необходимо как статистическое обучение, так и символическое представление.

В первую очередь мы исследуем внутренние слабости, связанные исключительно с векторным поиском в отрыве от контекста.

Затем мы разъясним, как графы знаний и вложения могут дополнять друг друга, причем ни одна техника сама по себе недостаточна.