Все тонкости использования Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Мастерство использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) секреты и тонкости

Когда доступные большие языковые модели впервые появились на сцене, возбуждение было невозможно пропустить: помимо их новизны, они пообещали полностью изменить множество отраслей и направлений работы.

Почти год спустя после запуска ChatGPT, мы значительно осознали ограничения ЛЛМ и столкнулись с проблемами при их интеграции в реальные продукты. Мы также разработали мощные стратегии для дополнения и усиления потенциала ЛЛМ; среди них особо выделяется привлечение информационных источников посредством поиска (RAG), которое, пожалуй, является наиболее заметным. Оно дает практикам возможность связывать предварительно обученные модели с внешними актуальными источниками информации, что позволяет создавать более точные и полезные результаты.

На этой неделе мы собрали потенциальную подборку статей, которые объясняют тонкости и практические аспекты работы с RAG. Независимо от того, насколько глубоко вы зарыты в машинном обучении или приходите к данной теме с точки зрения специалиста по обработке данных или менеджера продукта, более глубокое знакомство с данной методикой поможет вам готовиться к тому, что принесет будущее инструментов ИИ. Начнем!

• Добавление в собственную ЛЛМ данных с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG) Для ознакомления с темой, глубокий анализ от Beatriz Stollnitz – отличный ресурс, доступный даже новичкам, в котором она объясняет теоретические основы RAG, переходя затем к практической реализации на примере создания чат-бота, помогающего клиентам находить информацию о продуктах компании.
• 10 способов улучшить производительность систем Retrieval Augmented Generation Если вы уже приступили к экспериментам с RAG в своих проектах, то, скорее всего, заметили, что настройка системы – одно, а получение последовательных и ожидаемых результатов – другое: “RAG легко прототипировать, но очень сложно внедрять в работу”. Руководство Мэтта Амброджи предоставляет прагматические идеи по преодолению разрыва между потенциалом RAG и более реальными преимуществами.

• RAG против Файнтюнинга – какой инструмент лучше для усиления приложения на основе ЛЛМ? Когда дело доходит до создания лучших продуктов искусственного интеллекта, есть более одного альтернативного варианта RAG. Heiko Hotz предлагает нюансное и всестороннее сравнение RAG и внутренней тонкой настройки моделей – еще одной заметной стратегии для повышения производительности универсальных ЛЛМ. В конечном итоге, как красноречиво отмечает сам Heiko, “нет универсального решения; успех заключается в соответствии метода оптимизации специфическим требованиям задачи”.

Если вы хотите прочитать другие отличные статьи на разные темы, от контрфактических пониманий до динамического ценообразования, мы надеемся, что вы ознакомитесь с некоторыми из наших последних выдающихся работ:

• Представляем бесплатный открытый пропуск на ODSC West
• Почему SQL – язык, который нужно изучить для науки о данных
• Исследователи из Microsoft и ETH Цюрих представляют HoloAssist мультимодальный набор данных для киберпомощников AI нового поколения для физического мира.

• Если вы хотите оценить мощь ChatGPT API, Мария Мансурова делится вводным руководством по использованию его для тематического моделирования.
• Хотите освежить свои навыки программирования? Практическое руководство Марцина Козака оказывает помощь в обращении с NaN (не числовыми) значениями в Python и правильном их использовании.
• Реза Багери возвращается со своим глубоким анализом, на этот раз подробно описывая математические основы многомерности (и ноторическую “проклятость” этой концепции).
• Чтобы узнать о контрфактических выводах и их месте в анализе данных, не пропустите понятное и доступное объяснение от Махам Харун.
• Почему так много бизнесов скачут на основанный на генерации ИИ вагон даже без определенной бизнес-цели? Стефани Кирмер исследует одну развивающуюся загадку.
• После исследования потенциала использования подхода на основе обучения с подкреплением для динамического ценообразования, Массимилиано Костакурта анализирует преимущества добавления контекста в решение о многоруком бандите.
• На примере интересного проекта, Кэролайн Арнольд показывает, как использовать предварительно обученные модели и реанализированные данные для создания индивидуального приложения прогнозирования погоды.

Спасибо вам за поддержку работы наших авторов! Если вам нравятся статьи, которые вы читаете на TDS, то рассмотрите возможность стать членом VoAGI – это дает доступ к нашему полному архиву (и ко всем другим публикациям на VoAGI тоже).