RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це останній спосіб високоефективного вдосконалення LLM, який поєднує генеративну потужність і пошук даних у реальному часі. RAG дозволяє даній системі, керованій штучним інтелектом, створювати контекстні результати, які є точними, релевантними та збагаченими даними, таким чином надаючи їм перевагу перед чистими LLM.
Оптимізація RAG – це цілісний підхід, який включає налаштування даних, точне налаштування моделі та оперативну розробку. У цій статті ці компоненти детально розглядаються, щоб отримати орієнтоване на підприємства розуміння того, як ці компоненти можуть бути найкращими для моделей корпоративного штучного інтелекту.
Покращення даних для кращої роботи ШІ
- Очищення та організація даних: Перед належним використанням дані завжди потрібно очищати, щоб видалити помилки, дублікати та нерелевантні розділи. Візьмемо, наприклад, ШІ служби підтримки клієнтів. ШІ має посилатися лише на точні та актуальні поширені запитання, щоб не розкривати застарілу інформацію.
- Ін'єкція набору даних для конкретного домену: Продуктивність потенційно покращується шляхом введення спеціалізованих наборів даних, розроблених для певних доменів. Частиною досягнення є впровадження медичних журналів і звітів пацієнтів (з відповідними міркуваннями щодо конфіденційності) в ШІ в галузі охорони здоров’я, щоб ШІ охорони здоров’я міг давати обґрунтовані відповіді.
- Використання метаданих: Використовувані метадані можуть включати таку інформацію, як позначки часу, авторство та ідентифікатори місця розташування; це допомагає з пошуком, будучи правильним у контексті. Наприклад, штучний інтелект може побачити, коли була опублікована стаття новин, і це може означати, що інформація є свіжішою, і, отже, вона повинна бути представлена в підсумку.
Підготовка даних для RAG
- Збір даних: Безумовно, це найпростіший крок, коли ви збираєте або вводите нові дані, щоб модель залишалася в курсі поточних подій. Наприклад, ШІ, який обережно ставиться до прогнозів погоди, повинен завжди збирати дані та час із метеорологічних баз даних, щоб створювати життєздатні прогнози.
- Очищення даних: Розглянемо необроблені дані, які надходять. Їх потрібно спочатку переглянути перед подальшою обробкою, щоб усунути помилки, невідповідності чи інші проблеми. Це може включати такі дії, як відповідне поділ довгих статей на короткі сегменти, що дозволить штучному інтелекту зосередитися лише на відповідних частинах під час контекстно-вільного аналізу.
- Інформація про фрагменти: Після того, як дані пройдуть весь процес очищення, їх буде організовано на менші фрагменти, щоб кожен фрагмент не перевищував обмеження та фактори, проаналізовані на етапі навчання моделі. Кожен уривок має бути належним чином узагальнений у кількох абзацах або скористатися іншими методами узагальнення.
- Анотація даних: Процес маніпулювання, який включає маркування або ідентифікацію даних, додає абсолютно новий крок для покращення пошуку шляхом інформування ШІ про контекстні питання. Це повинно дозволити більш ефективний аналіз настроїв відгуків клієнтів, які маніпулюють у корисні текстові додатки, коли позначаються загальними емоціями та почуттями.
- Процеси контролю якості: Процеси забезпечення якості повинні проходити ретельні перевірки якості, щоб лише якісні дані проходили через процеси навчання та пошуку. Це може включати подвійну перевірку вручну або програмним шляхом на послідовність і точність.
Налаштування LLM для конкретних завдань
Персоналізація LLM – це коригування різних налаштувань у ШІ для підвищення ефективності моделі під час виконання певних завдань або в дусі сприяння певним галузям. Однак це налаштування моделі може допомогти збільшити здатність моделі розпізнавати шаблон.
- Моделі тонкого налаштування: Тонка настройка — це навчання моделі на заданих наборах даних для розуміння тонкощів, що стосуються предметної області. Наприклад, юридична фірма може вибрати цю модель штучного інтелекту, щоб потім точно складати контракти, оскільки вона пройшла через багато юридичних документів.
- Постійне оновлення даних: Ви хочете переконатися, що джерела даних моделі актуальні, і це зберігає їх достатню релевантність, щоб реагувати на нові теми. Тобто фінансовий штучний інтелект повинен регулярно оновлювати свою базу даних, щоб отримувати найновіші ціни на акції та економічні звіти.
- Коригування для конкретного завдання: Певні моделі, пристосовані для певних завдань, здатні змінювати одну або обидві функції та параметри на такі, які найкраще відповідають цьому конкретному завданню. Штучний інтелект аналізу настроїв можна модифікувати, наприклад, для розпізнавання певних галузевих термінів або фраз.
Створення ефективних підказок для моделей RAG
Розробку підказок можна розуміти як спосіб отримання бажаного результату за допомогою ідеально створеної підказки. Подумайте про це так, ніби ви програмуєте LLM для генерування бажаного результату, і ось кілька способів створення ефективного підказки для моделей RAG:
- Чітко сформульовані та точні підказки: Чіткіша підказка дає кращу відповідь. Замість того, щоб запитувати: «Розкажіть мені про технології», може допомогти запитати: «Які останні досягнення в технології смартфонів?»
- Ітеративне просування підказок: Безперервне вдосконалення підказки на основі зворотного зв’язку підвищує її ефективність. Наприклад, якщо користувачі вважають відповіді занадто технічними, підказку можна налаштувати, щоб запитати простіші пояснення.
- Техніки контекстних підказок: Підказка може бути залежною від контексту, щоб адаптувати відповіді ближче до очікувань користувачів. Прикладом може бути використання налаштувань користувача або попередніх взаємодій у підказках, що дає набагато більше персональних результатів.
- Розташування підказок у логічній послідовності: Розташування підказок у логічній послідовності допомагає у навчанні
важлива інформація. Наприклад, коли хтось запитує про історичну подію, краще спочатку сказати: «Що сталося?» перш ніж він запитав: «Чому це було важливо?»
Ось як отримати найкращі результати від систем RAG
Регулярні конвеєри оцінювання: згідно з деякими оцінками, налаштування системи оцінювання допоможе RAG відслідковувати її якість з часом, тобто регулярно перевіряти, наскільки добре працюють частини RAG, як пошук, так і генерація. Коротше кажучи, з’ясувати, наскільки добре ШІ відповідає на запитання в різних сценаріях.
Включіть цикли відгуків користувачів: відгуки користувачів дозволяють постійно вдосконалювати те, що може запропонувати система. Цей відгук також дозволяє користувачеві повідомляти про речі, які відчайдушно потребують вирішення.
