Paieškos papildytas generavimas (RAG) yra vienas įdomiausių natūralios kalbos apdorojimo (NLP) . Tačiau kas yra RAG dirbtiniame intelekte ir kodėl jis toks svarbus?
RAG derina paieškos pagrindu veikiantį dirbtinį intelektą (DI) su generatyviniu DI , kad pateiktų tikslesnius, kontekstą atitinkančius atsakymus. Šis metodas patobulina didelius kalbos modelius (LLM), tokius kaip GPT-4, todėl DI tampa galingesnis, efektyvesnis ir faktiškai patikimesnis .
Šiame straipsnyje nagrinėsime:
✅ Kas yra paieškos papildyta generacija (RAG)
✅ Kaip RAG pagerina dirbtinio intelekto tikslumą ir žinių paiešką
✅ Kuo skiriasi RAG ir tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai
✅ Kaip įmonės gali naudoti RAG geresnėms dirbtinio intelekto programoms kurti
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Kas yra teisės magistro laipsnis dirbtinio intelekto srityje? Išsamiai susipažinkite su dideliais kalbų modeliais – supraskite, kaip veikia dideli kalbų modeliai, kodėl jie svarbūs ir kaip jie veikia pažangiausias šiuolaikines dirbtinio intelekto sistemas.
🔗 Dirbtinio intelekto agentai atvyko: ar tai tas dirbtinio intelekto bumas, kurio laukėme? – Sužinokite, kaip autonominiai dirbtinio intelekto agentai keičia automatizavimą, produktyvumą ir mūsų darbo būdus.
🔗 Ar dirbtinis intelektas yra plagiatas? Dirbtinio intelekto sukurto turinio ir autorių teisių etikos supratimas – pasinerkite į dirbtinio intelekto sukurto turinio, originalumo ir kūrybinės nuosavybės teisines ir etines pasekmes.
🔹 Kas yra RAG dirbtiniame intelekte?
🔹 Paieškos papildytas generavimas (RAG) yra pažangi dirbtinio intelekto technika, kuri prieš generuodama atsakymą, nuskaitydama realaus laiko duomenis iš išorinių šaltinių
Tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai remiasi tik iš anksto apmokytais duomenimis , tačiau RAG modeliai gauna naujausią, aktualią informaciją iš duomenų bazių, API arba interneto.
Kaip veikia RAG:
✅ Paieška: DI ieško atitinkamos informacijos išoriniuose žinių šaltiniuose.
✅ Papildymas: gauti duomenys įtraukiami į modelio kontekstą.
✅ Generavimas: DI generuoja faktais pagrįstą atsakymą, naudodamas tiek gautą informaciją, tiek savo vidines žinias.
💡 Pavyzdys: Užuot atsakęs remdamasis tik iš anksto apmokytais duomenimis, prieš sugeneruodamas atsakymą nuskaito naujausius naujienų straipsnius, mokslinius darbus arba įmonių duomenų bazes
🔹 Kaip RAG pagerina dirbtinio intelekto našumą?
Paieška papildyta generacija išsprendžia pagrindinius dirbtinio intelekto iššūkius , įskaitant:
1. Padidina tikslumą ir sumažina haliucinacijas
🚨 Tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai kartais generuoja neteisingą informaciją (haliucinacijas).
✅ RAG modeliai gauna faktinius duomenis , užtikrindami tikslesnius atsakymus .
💡 Pavyzdys:
🔹 Standartinis DI: „Marso gyventojų skaičius yra 1000.“ ❌ (Haliucinacija)
🔹 RAG DI: „Pasak NASA, Marsas šiuo metu negyvenamas.“ ✅ (Faktais pagrįstas)
2. Įgalina žinių paiešką realiuoju laiku
🚨 Tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai turi fiksuotus mokymo duomenis ir negali patys atnaujinti.
✅ RAG leidžia dirbtiniam intelektui iš išorinių šaltinių gauti naują, realaus laiko informaciją
💡 Pavyzdys:
🔹 Standartinis DI (apmokytas 2021 m.): „Naujausias „iPhone“ modelis yra „iPhone 13“.“ ❌ (Pasenęs)
🔹 RAG DI (paieška realiuoju laiku): „Naujausias „iPhone“ yra „iPhone 15 Pro“, išleistas 2023 m.“ ✅ (Atnaujinta)
3. Patobulina dirbtinį intelektą verslo programoms
✅ Teisiniai ir finansiniai dirbtinio intelekto asistentai – gauna informaciją apie teismų praktiką, reglamentus ar akcijų rinkos tendencijas .
✅ El. prekyba ir pokalbių robotai – gauna naujausią informaciją apie produktų prieinamumą ir kainas .
✅ Sveikatos priežiūros dirbtinis intelektas – pasiekia medicinos duomenų bazes, kad atliktų naujausius tyrimus .
💡 Pavyzdys: Dirbtinio intelekto teisinis asistentas, naudodamas RAG, gali gauti realiuoju laiku atnaujinamus teismų praktikos duomenis ir jų pakeitimus , užtikrindamas tikslias teisines konsultacijas .
🔹 Kuo RAG skiriasi nuo standartinių dirbtinio intelekto modelių?
| Funkcija | Standartinis dirbtinis intelektas (LLM) | Paieškos papildyta generacija (RAG) |
|---|---|---|
| Duomenų šaltinis | Iš anksto apmokytas dirbti su statiniais duomenimis | Gauna išorinius duomenis realiuoju laiku |
| Žinių atnaujinimai | Pataisyta iki kitos treniruotės | Dinamiškas, atnaujinamas akimirksniu |
| Tikslumas ir haliucinacijos | Linkęs gauti pasenusios/neteisingos informacijos | Faktiškai patikimas, gauna informaciją iš realaus laiko šaltinių |
| Geriausi naudojimo atvejai | Bendrosios žinios, kūrybinis rašymas | Faktais pagrįstas dirbtinis intelektas, tyrimai, teisė, finansai |
💡 Pagrindinė išvada: RAG pagerina dirbtinio intelekto tikslumą, atnaujina žinias realiuoju laiku ir sumažina klaidingą informaciją , todėl yra būtinas profesionalioms ir verslo programoms .
🔹 Naudojimo atvejai: kaip įmonės gali pasinaudoti RAG dirbtiniu intelektu
1. Dirbtiniu intelektu paremta klientų aptarnavimo ir pokalbių robotų sistema
✅ Gauna realaus laiko atsakymus apie produkto prieinamumą, pristatymą ir atnaujinimus.
✅ Sumažina haliucinacines reakcijas , pagerindamas klientų pasitenkinimą .
💡 Pavyzdys: Dirbtiniu intelektu paremtas pokalbių robotas el. prekyboje gauna informaciją apie prekių prieinamumą realiuoju laiku , o ne remiasi pasenusia duomenų bazės informacija.
2. Dirbtinis intelektas teisės ir finansų sektoriuose
✅ Gauna naujausius mokesčių reglamentus, teismų praktiką ir rinkos tendencijas .
✅ Pagerina dirbtiniu intelektu pagrįstas finansinių konsultavimo paslaugas .
💡 Pavyzdys: Finansų dirbtinio intelekto asistentas, naudodamas RAG, gali gauti dabartinius akcijų rinkos duomenis prieš pateikdamas rekomendacijas.
3. Sveikatos priežiūros ir medicinos dirbtinio intelekto asistentai
✅ Gauna naujausius mokslinių tyrimų straipsnius ir gydymo gaires .
✅ Užtikrina, kad dirbtinio intelekto valdomi medicininiai pokalbių robotai teiktų patikimus patarimus .
💡 Pavyzdys: Sveikatos priežiūros dirbtinio intelekto asistentas gauna naujausius recenzuojamus tyrimus, kad padėtų gydytojams priimti klinikinius sprendimus.
4. Dirbtinis intelektas naujienoms ir faktų tikrinimui
Prieš generuojant santraukas,
patikrinami realaus laiko naujienų šaltiniai ir teiginiai ✅ Sumažina dirbtinio intelekto skleidžiamų melagingų naujienų ir dezinformacijos kiekį
💡 Pavyzdys: Naujienų dirbtinio intelekto sistema prieš apibendrindama įvykį patikimų šaltinių
🔹 RAG ateitis dirbtiniame intelekte
🔹 Pagerintas dirbtinio intelekto patikimumas: daugiau įmonių taikys RAG modelius faktais pagrįstoms dirbtinio intelekto programoms.
🔹 Hibridiniai dirbtinio intelekto modeliai: dirbtinis intelektas derins tradicines teisės magistro (LLM) programas su paieškos pagrindu sukurtais patobulinimais .
🔹 Dirbtinio intelekto reguliavimas ir patikimumas: RAG padeda kovoti su dezinformacija , todėl dirbtinis intelektas tampa saugesnis ir lengviau pritaikomas.
💡 Pagrindinė išvada: RAG taps auksiniu dirbtinio intelekto modelių verslo, sveikatos priežiūros, finansų ir teisės sektoriuose .
🔹 Kodėl RAG yra dirbtinio intelekto žaidimo keitėjas
Taigi, kas yra RAG dirbtinio intelekto srityje? Tai proveržis gaunant informaciją realiuoju laiku prieš generuojant atsakymus, todėl dirbtinis intelektas tampa tikslesnis, patikimesnis ir naujesnis .
🚀 Kodėl įmonės turėtų diegti RAG:
✅ Sumažina dirbtinio intelekto haliucinacijas ir klaidingą informaciją
✅ Užtikrina žinių paiešką realiuoju laiku
✅ Patobulina dirbtinio intelekto valdomus pokalbių robotus, asistentus ir paieškos sistemas
Dirbtiniam intelektui toliau tobulėjant, paieškos ir papildytos kartos (Retrieval-Augmented Generation) principas apibrėš dirbtinio intelekto programų ateitį , užtikrindamas, kad įmonės, specialistai ir vartotojai gautų faktiškai teisingus, tinkamus ir išmanius atsakymus ...