«RAG и LLM новый фронт в динамическом моделировании языка»

«RAG и LLM новое направление в динамическом моделировании языка»

Какие проблемы есть у моделей языка, таких как GPT-4 и Llama2? У них есть врожденные ограничения. Их статическая природа заключает их в рамки ограничения знаний, оставляя их неосведомленными о развитии после их последней даты обучения. Хотя они охватывают огромное количество данных, их знания имеют свои пределы. Внесение новой информации часто означает исчерпывающий цикл повторного обучения – как в терминах вычислительных ресурсов, так и времени. Кроме того, их обобщающий подход иногда не обладает достаточной точностью, необходимой для специализированных областей. Именно здесь на сцену выходит Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Представление RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG – это революционное сочетание двух мощных ИИ-систем: извлекателя и генератора. Он дает возможность языковой модели динамически извлекать соответствующие данные из обширного внешнего корпуса, а затем формировать связный ответ на основе этой информации.

Сила RAG в повседневных приложениях

Рассмотрим пример использования Retrieval Augmented Generation в реальной жизни. Предположим, что у нас есть сценарий чат-бота для поддержки клиентов. Исходно я задаю вопрос LLM-модели о Qwak, простом вопросе “как установить Qwak SDK?”. В последующем подходе, я дополняю его пониманием официальной документации Qwak, которая загружается в Vector Store.

Как видите, без данных RAG и Vector Store модель не может сформулировать профессиональный ответ. С помощью RAG ответ становится более подробным и обогащенным дополнительной актуальной информацией. Сочетание поиска и генерации дает модели возможность “тянуть” из недавних источников и предоставлять более полные ответы.

Как RAG усиливает LLM?

  • Преодоление статического знания: RAG освобождается от ограничений статического знания путем динамического получения информации из постоянно развивающихся внешних корпусов данных.
  • Расширение знаний: В отличие от автономных моделей, таких как GPT-4, RAG использует внешние базы данных, расширяя свою сферу знаний.
  • Минимизация повторного обучения: RAG уменьшает необходимость периодического повторного обучения. Вместо этого вы можете обновлять внешнюю базу данных, поддерживая систему ИИ в актуальном состоянии без кардинального пересмотра модели.
  • Улучшение ответов в определенных областях: RAG может обращаться к специализированным базам данных, например, медицинским хранилищам, чтобы предоставлять подробные и точные ответы.
  • Баланс ширины и глубины: RAG объединяет силу поиска и генерации. В то время как генеративная сторона обеспечивает контекстную актуальность, аспект поиска погружается глубже для получения детальных исследований.

Retrieval Augmented Generation – Архитектура

  • Шаг ввода данных в конвейер: На этом этапе система организует сбор соответствующих данных и преобразует их в эмбеддинги. Эти обработанные эмбеддинги последующим образом структурируются для предоставления LLM-модели необходимого контекста для генерации ответов.
  • Этап извлечения: На этом шаге вступает в действие механизм поиска, определяющий наиболее актуальные сегменты данных из имеющихся наборов данных.
  • Этап генерации: Затем компонент генерации с использованием моделей, подобных LLM, синтезирует ответ, который одновременно основан на полученных данных и контекстуально согласован с ними.

Конвейер данных

Конвейер данных – это начальная фаза, на которой сырые данные получаются, обрабатываются и готовятся для дальнейшего использования в системе. Обычно это включает в себя:

  1. Сбор данных: Получение сырых данных из различных источников.
  2. Предварительная обработка: Очистка данных от несоответствий, несущественной информации или ошибок. Этот шаг может включать нормализацию, токенизацию и другие методы преобразования данных.
  3. Преобразование с использованием модели эмбеддинга: Преобразование данных в формат, удобный для использования в последующих слоях, преобразование текстовых данных в числовые векторы или эмбеддинги. Основная цель состоит в том, чтобы захватить семантические отношения между словами и фразами, чтобы слова с похожими значениями были близки в пространстве эмбеддингов.
  4. Вставка векторного хранилища: Перед вставкой векторы часто индексируются для обеспечения эффективного поиска. Наконец, индексированные векторы сохраняются в векторной базе данных.

Шаг извлечения

  1. Обработка запроса: Это начальный этап, на котором система получает запрос от пользователя.
  • Ввод: Может быть текст, изображение и т.д.
  • Предварительная обработка: Аналогично конвейеру вставки данных, данные запроса подвергаются предварительной обработке для соответствия ожидаемому формату модели вложения.
  1. Вложение запроса: Предварительно обработанный запрос преобразуется в вектор вложения с использованием той же модели (или совместимой), которая использовалась для создания вложений в процессе вставки данных.
  2. Поиск похожести: Вложение запроса затем используется для поиска ближайших соседей в векторном хранилище.
  3. Генерация кандидатов: На основе ближайших соседей система генерирует набор кандидатов, которые могут быть связаны с запросом.
  4. Фильтрация и ранжирование: Для выбора наилучших кандидатов могут применяться дополнительные процессы фильтрации и ранжирования.

Шаг генерации

В некоторых системах кандидаты дополнительно обрабатываются для создания итогового результата.

  • LLM: Модель, например, Llama2, GPT, Mistral, может использоваться для получения новых данных из кандидатов.
  • Агрегация: В случаях, например рекомендаций, кандидаты часто агрегируются для формирования единого ответа.

Постобработка

Полученные данные или ответ могут требовать дополнительной постобработки перед представлением пользователю.

  • Форматирование: Гарантируется, что данные имеют удобный для пользователя формат.
  • Персонализация: Результат адаптируется под предпочтения пользователя.

Цепные подсказки

Этот уровень управляет тем, как подсказки передаются в модель LLM для контроля ее вывода или руководства процессом генерации.

  • Создание подсказок: Создание подсказок, которые направляют модель на генерацию желаемых результатов. Это может включать итерации и усовершенствования на основе ответов модели.
  • Последовательное взаимодействие: Некоторые задачи могут потребовать последовательную отправку нескольких подсказок, при этом вывод модели из одной подсказки используется как входные данные для следующей. Это “цепочка” может помочь направить модель на получение более точных или специфичных результатов.
  • Обратная связь: На этом уровне цепных подсказок может использоваться механизм обратной связи, при котором вывод модели анализируется и последующие подсказки адаптируются в соответствии с ним.

Взаимодействие между этими объектами и уровнями формирует связную систему, в которой сырые данные преобразуются в действенные идеи, ответы или другие требуемые результаты с использованием силы языковых моделей.

Для создания такого процесса цепных подсказок существуют платформы, такие как Langchain, LlamaIndex и AutoGPT, являющиеся распространенными решениями.

Завершение

Интеграция RAG в область LLM является значительным шагом на пути к более динамичным и информированным взаимодействиям с искусственным интеллектом. Это развитие преобразует возможности языковых моделей, таких как GPT-4, позволяя им получать и использовать самую актуальную информацию без ограничений их исходных тренировочных данных. RAG достигает этого путем плавного включения данных в режиме реального времени в разговор, обеспечивая актуальность и познания моделей машинного обучения. Это имеет глубокие последствия для профессиональных областей: будь то предоставление экспертных советов или поддержка, RAG позволяет моделям машинного обучения предлагать точные и своевременные идеи. Это усовершенствование гарантирует, что коммуникация моделей остается в центре инноваций, точности и приспособляемости.

В следующей статье мы рассмотрим, как создать готовый к производству поток RAG и LLM. Следите за обновлениями!

Статья первоначально опубликована здесь автором Qwak. Перепубликовано с разрешением.