Czym jest Retrieval Augmented Generation (RAG) i jak może pomóc Twojej firmie?
Kamil Koligot
AI Engineer
25. September 2023
W czasach big data i sztucznej inteligenci, duże modele językowe (ang. LLM) zmieniają sposób w jaki możemy analizować i wchodzić w interakcje z naszymi danymi. Tworzy to nowe możliwości dla bardziej inteligentnych metod przetwarzania tekstu. Może pomóc użytkownikom przetwarzać dokumenty szybciej przy użyciu złożonych zapytań, ułatwiając zdobywanie wiedzy i procesy decyzyjne.
Firmy i organizacje gromadzą stale rosnące wolumeny danych i dokumentów, co napędza potrzebę budowania coraz lepszych narzędzi do zarządzania, wyszukiwania i efektywnego wykorzystywania wszystkich tych informacji. Retrieval Augmented Generation (RAG) jest potężną techniką do dostarczania modelom AI nowej wiedzy za pomocą rozszerzonych zapytań (ang. promptów). To rozwiązanie może umożliwić pracownikom szybkie znajdowanie określonych informacji bez żmudnego przeglądania niekończących się stosów dokumentów. Czyż nie brzmi to obiecująco?
W tym artykule zagłębimy się w działanie systemu RAG, opisując jego komponenty, podkreślając główne zalety, jakie ze sobą niesie i zwrócimy uwagę na potencjalne wyzwania, które mogą pojawić się na drodze.
Co oznacza Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) jest metodą wzbogacającą prompty, czyli stosowane w przypadku Generative AI zapytania do modelu, poprzez dołączenie kontekstu zawierającego odpowiednie informacje z zewnętrznych źródeł danych. Ta technika zwiększa możliwości dużych modeli językowych (ang. Large Language Models – LLM) w pracy z niestandardowymi danymi.
LLM takie jak popularne modele z rodziny GPT, to bardzo zaawansowane narzędzia. Jednakże posiadają ograniczenia. Często brakuje im konkretnej wiedzy na specyficzne tematy i opierają się głównie na tym czego nauczyły się podczas treningu, co zasadniczo jest statycznym zbiorem wiedzy.
W tym miejscu do gry wkracza RAG. Podejście to łączy techniki wyszukiwania informacji z generowaniem tekstu. Krótko mówiąc pozwala sztucznej inteligencji tworzyć treści na podstawie tego, co znajdzie w bazie danych lub zbiorze tekstów. Ostatecznym celem jest połączenie mocy wstępnie wytrenowanych LLM takich jak GPT ze świeżą wiedzą ze źródeł danych tekstowych.
GPT jest jednym z wiodących modeli na rynku. RAG podnosi jego zdolności o poziom wyżej zapewniając GPT możliwość przyswajania nowej wiedzy z odpowiednich dokumentów.
Aby zwiększyć skuteczność modeli w określonej domenie, w przypadku dotychczasowych modeli LLM, dostrajanie (ang. fine-tuning) było zawsze najlepszym rozwiązaniem. Dostrajanie wiąże się jednak z dodatkowym doszkalaniem z wykorzystaniem nowych danych, co może być procesem czasochłonnym i kosztownym.
RAG oferuje inne podejście. Wzbogaca zapytania o dodatkowy kontekst zawierający odpowiednie informacje. Można rozumieć to jako ciągły zastrzyk wiedzy. To dynamiczne podejście pozwala modelowi na dostęp do stale zmieniającej się puli danych w celu uzyskania dokładniejszych odpowiedzi. A najlepsza część? Ogranicza zapotrzebowanie na częste doszkalanie modelu, oszczędzając czas i zasoby obliczeniowe.
Możemy wyróżnić dwie główne fazy podejścia RAG:
- Faza wyszukiwania
- Faza generowania
Faza wyszukiwania – w fazie wyszukiwana po otrzymaniu zapytania wejściowego, modele korzystają z korpusu tekstowego lub bazy danych, aby znaleźć informacje lub dokumenty, które mogą zawierać potrzebne odpowiedzi.
Faza generowania – w fazie generowania, system generuje odpowiedzi na podstawie pobranego tekstu. Na tym etapie, model łączy znalezione informacje z podstawową wiedzą uzyskaną z danych, na których był wytrenowany.
Powyższy diagram pokazuje sposób działania systemu RAG. Wszystko zaczyna się od zapytania użytkownika, które następnie jest przetwarzane, aby wyszukiwanie w kolejnym kroku było efektywne. Następnie, system wyszukuje najbardziej istotne informacje w predefiniowanym zbiorze tekstu lub bazie danych, w którym mogą się znajdować się odpowiedzi, których szukamy.
Podczas wyszukiwania informacji, system wykracza poza samo dopasowywanie słów kluczowych. Wykorzystuje inteligentniejszą metodę zwaną wyszukiwaniem semantycznym, które pomaga lepiej znajdować powiązane informacje. Pomyśl o tym jak o znalezieniu książki w bibliotece na podstawie tematu, a nie tylko tytułu. Narzędzia takie jak wektorowe bazy danych odgrywają kluczową rolę w realizacji tego zadania. Możesz dowiedzieć się więcej o wektorowych bazach danych tutaj.
Pytania użytkownika i możliwe odpowiedzi znalezione podczas wyszukiwania są łączone, aby pomóc modelowi w znalezieniu ostatecznej odpowiedzi.
Zalety i wyzwania
Jedną z najważniejszych zalet systemów RAG jest ich dynamiczna baza wiedzy. Systemy te dają modelom dostęp do puli wiedzy, która może być aktualizowana i rozszerzana w miarę upływu czasu. Systemy RAG znajdują praktyczne zastosowanie w obsłudze klienta, gdzie zapewniają szybkie i trafne odpowiedzi na zapytania użytkowników w oparciu o najnowsze informacje lub wiedzę na specyficzne tematy, a także w generowaniu treści np. tworzenie dostosowanych raportów.
Tworzenie systemów RAG wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Jednym z wyzwań jest zapewnienie, że dane uzyskane podczas procesu wyszukiwania są odpowiednie. Ponadto etap wyszukiwania często wymaga dodania do sytemu dodatkowych komponentów takich jak wektorowa baza danych. Chociaż te komponenty wnoszą dużą wartość do budowanych rozwiązań, to mogą wydłużyć czas reakcji i wymagać ciągłego utrzymania. Budowa wydajnych systemów RAG wymaga wiedzy i doświadczenia w tej dziedzinie.
Wnioski
Retrieval Augmented Generation (RAG) to systemy, które wprowadzają nowatorskie podejście do zarządzania informacjami tekstowymi i opracowywania systemów sztucznej inteligencji, które są bardziej dostosowane i dynamiczne. Pomagają w poszerzaniu wiedzy w obrębie modeli poprzez włączenie dodatkowego kontekstu zaczerpniętego z dokumentów. To podejście łączy wydajność dużych modeli językowych, takich jak GPT, z możliwością dynamicznego dostępu do niestandardowych danych. RAG stwarza duże możliwości, nie tylko zwiększając dokładność i przydatność danych niestandardowych, ale także otwierając możliwości tworzenia doskonalszych systemów.
Jeżeli jesteś zainteresowany integracją systemu RAG w twojej firmie, nie wahaj się i skontaktuj się z nami. Jesteśmy tu, żeby Ci pomóc.
