Системы поисковой дополненной генерации (RAG) совершают революцию в области искусственного интеллекта, дополняя предварительно обученные языковые модели (LLM) внешними знаниями. Используя векторные базы данных, организации разрабатывают системы RAG, согласованные с внутренними источниками данных, расширяя возможности LLM. Это слияние меняет способ, которым ИИ интерпретирует вопросы пользователей и предоставляет контекстуально релевантные ответы в разных областях.
Как следует из названия, RAG дополняет предварительно подготовленные знания LLM корпоративными или внешними знаниями для генерации контекстно-зависимых ответов, специфичных для конкретной предметной области. Чтобы получить большую ценность для бизнеса от больших языковых базовых моделей, многие организации используют векторные базы данных для создания систем RAG с внутренними корпоративными источниками данных. Прасад Венкатачар
Навигация по социальным ссылкам
Старший директор по продуктам и решениям Pliops.
Системы RAG расширяют возможности LLM за счет динамической интеграции источников корпоративных данных с информацией на этапе вывода. По определению, RAG включает в себя следующее: Retriever извлекает соответствующий контекст из источников данных. Процесс расширения объединяет полученные данные с пользовательским запросом.
Процесс генерации генерирует соответствующие ответы на вопросы пользователей на основе интегрированного контекста.
RAG становится все более важной областью обработки естественного языка (NLP) и GenAI, позволяющей предоставлять расширенные ответы на запросы клиентов с помощью специфичной для предметной области информации в чат-ботах и диалоговых системах. AlloyDB от Google, CosmosDB от Microsoft, Amazon DocumentDB, MongoDB в Atlas, Weaviate, Qdrant и Pinecone — все они предоставляют функциональные возможности векторных баз данных, которые служат платформой для организаций для создания систем RAG. Как РАГ может помочь
Преимущества RAG можно разделить на следующие категории.
1. Устранение пробелов в знаниях. Независимо от того, насколько велика LLM, насколько хорошо и как долго обучается модель, ей все равно не хватает информации, специфичной для предметной области, и новой информации после ее последнего обучения. RAG помогает устранить эти пробелы в знаниях, снабжая модель дополнительной информацией и способностью решать вопросы, специфичные для предметной области, и отвечать на них.
2. Уменьшение галлюцинаций. Получая доступ к соответствующей информации из внешних источников, таких как PDF-файлы и веб-страницы, и интерпретируя ее, системы RAG могут предоставлять ответы, которые не выдуманы, а основаны на реальных данных и фактах. Это крайне важно для задач, требующих точности и современных знаний.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
3. Эффективность. Системы RAG могут быть более эффективными в определенных приложениях, поскольку они используют существующие базы знаний, уменьшая необходимость в переподготовке, построении и хранении всей этой информации внутри модели.
4. Повышенная релевантность: системы RAG могут более точно адаптировать свои ответы к запросу пользователя, получая соответствующую информацию. Это означает, что ответы, которые вы получите, вероятно, будут более актуальными и полезными. Элементы конструкции RAG-систем
Определение цели и задач проекта RAG имеет решающее значение, независимо от того, предназначен ли он для маркетинга для создания контента, поддержки клиентов для вопросов и ответов, финансирования для извлечения платежных данных и т. д. Во-вторых, выбор соответствующих источников данных является фундаментальным шагом в построении успешной системы RAG.
Чтобы получить соответствующую информацию из этих внешних документов, вам необходимо разбить эти данные на значимые фрагменты или сегменты, называемые фрагментами. Использование библиотек SpaCY или NLTK обеспечивает контекстно-зависимое разбиение на фрагменты посредством распознавания именованных объектов и анализа зависимостей.
Преобразование фрагментированной информации в векторный формат для представления данных в многомерном векторном пространстве предполагает сопоставление семантически схожего текста. Langchain и LlamaIndex — это платформы, которые предоставляют методы генерации встраивания, а также модели LLM, адаптированные к конкретным бизнес-потребностям, такие как встраивание с учетом контекста или встраивание, оптимизированное для задач поиска.
После того, как данные были преобразованы во встраиваемые файлы, следующим шагом будет их сохранение в эффективной базе данных, которая поддерживает векторные функции для поиска. Выбор базы данных векторов имеет решающее значение с учетом ее производительности поиска векторов, функциональности и ее стоимости, будь то с открытым исходным кодом или коммерческая. Векторные базы данных можно классифицировать следующим образом:
Базы данных собственных векторов: созданы специально для поиска векторов с плотным встраиванием, например Плетение, Сосновая шишка, FAISS.
Базы данных NoSQL: хранилища ключей-значений, такие как Redis, Aerospike и т. д., MongoDB, а также AstraDB и графо-ориентированные базы данных для построения графов знаний с использованием Neo4.
Базы данных SQL общего назначения с векторными возможностями: расширение традиционных баз данных SQL/NoSQL, таких как PostgreSQL, векторными расширениями и AlloyDB от Google. Важные соображения
И RAG, и LLM представляют собой ресурсоемкие модели, требующие значительной вычислительной мощности, памяти и хранилища для эффективной работы.. Развертывание этих моделей в производственных средах может оказаться сложной задачей из-за высоких требований к ресурсам.
Хранение больших объемов данных может повлечь за собой значительные затраты, особенно при использовании облачных решений для хранения. Организации должны тщательно учитывать компромисс между стоимостью хранения, производительностью и доступностью при проектировании своей инфраструктуры хранения для приложений RAG.
Управление затратами на обработку запросов в системах RAG требует сочетания оптимизации использования ресурсов, минимизации затрат на передачу данных, а также реализации экономически эффективной инфраструктуры и вычислительных стратегий.
Чтобы уменьшить задержку запросов в системах RAG, индексирование должно быть оптимизировано для быстрого поиска, должны быть развернуты механизмы кэширования для хранения часто используемых данных, а для эффективной обработки запросов должны использоваться методы параллельной обработки и асинхронные методы. Кроме того, балансировка нагрузки, секционирование данных и аппаратное ускорение для распределения рабочей нагрузки и ускорения вычислений приведут к более быстрому реагированию на запросы.
Еще одним элементом реализации RAG является общая стоимость реализации, которую необходимо тщательно оценить для достижения целей бизнеса и бюджета, включая:
Затраты на внедрение. Некоторые источники данных требуют высококачественного внедрения, что увеличивает стоимость внедрения, генерируемого моделями LLM.
Стоимость отображения вопросов: Затраты, связанные с обработкой запросов в системе RAG, определяются частотой запросов (в минуту, час или день) и сложностью задействованных данных. Эти затраты обычно рассчитываются в долларах за запрос в час ($/QPH).
Затраты на хранение. На стоимость хранения влияют количество и сложность (размерность набора данных) источников данных. По мере увеличения сложности этих наборов данных соответственно увеличиваются затраты на хранение. Затраты обычно рассчитываются в долларах за терабайт.
Задержка поиска. Каково для компании время ответа SLA для этих векторных запросов в системах RAG? Например, система поддержки клиентов RAG должна быстро реагировать на запросы клиентов, чтобы обеспечить превосходное качество обслуживания. Количество одновременных пользователей, которые необходимо поддерживать для обеспечения качества обслуживания, также имеет решающее значение. Окно обслуживания для периодических обновлений источника данных.
Затраты на модели LLM. Использование собственных языковых моделей, таких как Gemini, OpenAI и Mistral, влечет за собой дополнительные затраты в зависимости от количества токенов, обработанных для ввода и вывода.
Несмотря на эти потенциальные проблемы, RAG остается важной частью генеративной стратегии искусственного интеллекта для предприятий, позволяя разрабатывать более умные приложения, которые предоставляют контекстуально релевантные и последовательные ответы, основанные на реальных знаниях. Заключение
Системы RAG представляют собой важнейший шаг вперед в изменении ландшафта искусственного интеллекта за счет плавной интеграции корпоративных данных с LLM для предоставления контекстно-богатых ответов. От устранения пробелов в знаниях и уменьшения галлюцинаций до повышения эффективности и актуальности ответов – RAG предлагает множество преимуществ. Однако развертывание систем RAG сопряжено со своими проблемами, включая требования к ресурсоемким вычислениям, контроль затрат и оптимизацию задержки запросов. Решая эти проблемы и используя возможности RAG, предприятия могут разблокировать интеллектуальные приложения, основанные на реальных знаниях, и создать будущее, в котором взаимодействия на основе искусственного интеллекта будут более контекстуально релевантными и последовательными, чем когда-либо прежде. Мы выделили лучший инструмент повышения производительности.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
