Advanced RAG: архитектура, технология, применение и перспективы развития

RAG (Retrieval Augmented Generation) - это передовая технология, которая расширяет генеративные возможности больших языковых моделей (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний. LLM обучаются на больших наборах данных с миллиардами параметров и способны выполнять широкий спектр задач, таких как ответы на вопросы, лингвистический перевод и завершение текста. RAG идут на шаг дальше, обращаясь к авторитетным и специфическим для домена базам знаний, чтобы улучшить релевантность, точность и полезность генерируемого контента без необходимости повторного обучения модели. RAG делают еще один шаг вперед, обращаясь к авторитетным и специфическим для данной области базам знаний, чтобы повысить релевантность, точность и полезность генерируемого контента без необходимости переобучения модели. Этот экономичный и эффективный подход идеально подходит для компаний, стремящихся оптимизировать свои системы искусственного интеллекта.

Большие языковые модели (БЯМ) играют ключевую роль в управлении интеллектуальными чат-ботами и другими приложениями для обработки естественного языка (NLP). Путем длительного обучения они пытаются давать точные ответы в различных контекстах. Однако сами LLM имеют ряд недостатков и сталкиваются с многочисленными проблемами:

RAG решает эти проблемы, предоставляя LLM внешний авторитетный источник данных для повышения точности и оперативности ответов модели. Ниже объясняется, почему RAG так важен для развития LLM:

RAG (Retrieval Augmented Generation) позволяет LLM генерировать более точные, контекстные ответы в режиме реального времени благодаря интеграции с внешними базами знаний. RAG не только повышает эффективность, но и увеличивает доверие пользователей к системам искусственного интеллекта, что крайне важно для организаций, которые полагаются на ИИ: от обслуживания клиентов до анализа данных.

Наивный RAG - это самый простой метод генерации расширенного поиска. Его принцип прост: система извлекает из базы знаний релевантные фрагменты информации на основе запроса пользователя, а затем использует эти фрагменты информации в качестве контекста для создания ответа с помощью языкового моделирования.

Особенности:

Advanced RAG основан на Naive RAG и использует более продвинутые методы для повышения точности поиска и контекстной релевантности. Он преодолевает некоторые ограничения Naive RAG, сочетая в себе усовершенствованные механизмы для лучшей обработки и использования контекстной информации.

Особенности:

Modular RAG - это наиболее гибкая и настраиваемая архитектура RAG. Она разбивает процесс поиска и генерации на отдельные модули, позволяя оптимизировать и заменять их в соответствии с потребностями конкретных приложений.

Особенности:

Понимание этих типов и характеристик очень важно для выбора и внедрения наиболее подходящей архитектуры RAG.

Основа фреймворка RAG - это первая попытка объединить поиск и генерацию для НЛП. Хотя этот подход является инновационным, он все еще сталкивается с некоторыми ограничениями:

С развитием технологий стали доступны более сложные решения, позволяющие устранить недостатки базовых систем RAG. Передовые системы RAG преодолевают эти проблемы несколькими способами:

Улучшение системы RAG на компонентах

Эволюция от базового к продвинутому RAG означает, что система достигает значительных улучшений в каждом из четырех ключевых компонентов: хранении, поиске, улучшении и генерации.

Эволюция от базовых RAG к продвинутым RAG - это значительный скачок вперед. Благодаря использованию сложных методов поиска, расширенной контекстной интеграции и механизмов динамического обучения продвинутые системы RAG обеспечивают более точный и учитывающий контекст подход к поиску и генерации информации. Это улучшает качество взаимодействия с ИИ и закладывает основу для более тонкой и эффективной коммуникации.

Современная система Retrieval Augmentation Generation (RAG) требует наличия множества основных компонентов, которые работают вместе для обеспечения эффективности и результативности системы. Эти компоненты охватывают управление данными, обработку пользовательского ввода, поиск и генерацию информации, а также постоянное повышение производительности системы. Ниже приводится подробное описание этих ключевых компонентов:

Основой продвинутой системы RAG является подготовка и управление данными, которые включают в себя ряд ключевых компонентов:

Модуль обработки пользовательского ввода играет важную роль в обеспечении эффективной работы системы с запросами:

Информационно-поисковая система лежит в основе архитектуры RAG и отвечает за извлечение наиболее релевантной информации из предварительно обработанного индекса данных:

При получении релевантной информации система должна генерировать последовательный и контекстуально релевантный ответ:

Передовые системы RAG должны быть способны к самообучению и совершенствованию, а механизмы обратной связи необходимы для постоянной оптимизации:

Для того чтобы передовая система RAG наилучшим образом работала в организационной среде, необходима бесшовная интеграция с существующими системами:

Безопасность и соответствие нормативным требованиям особенно важны в связи с конфиденциальностью корпоративных данных:

Системы RAG корпоративного класса должны быть масштабируемыми и поддерживать высокую производительность при высоких нагрузках:

Передовые системы RAG также должны обладать мощными возможностями анализа и отчетности:

Передовые системы RAG на уровне предприятия представляют собой сочетание передовых технологий искусственного интеллекта, надежных механизмов обработки данных, безопасной и масштабируемой инфраструктуры, а также возможностей бесшовной интеграции. Сочетание этих элементов позволяет организациям создавать RAG-системы, способные эффективно получать и генерировать информацию, являясь при этом основной частью корпоративной технологической системы. Такие системы не только приносят значительную пользу бизнесу, но и улучшают процессы принятия решений и повышают общую операционную эффективность.

Индексирование - ключевой процесс, повышающий точность и эффективность систем больших языковых моделей (LLM). Индексирование - это не просто хранение данных; оно включает в себя систематическую организацию и оптимизацию данных для обеспечения легкого доступа к информации и ее понимания, сохраняя при этом важный контекст. Эффективное индексирование помогает точно и эффективно извлекать данные, позволяя LLM предоставлять релевантные и точные ответы. Некоторые из методов, используемых в процессе индексирования, включают:

Техника 1: Оптимизация текстовых блоков с помощью оптимизации блоков
Цель оптимизации блоков - настроить размер и структуру текстовых блоков таким образом, чтобы они не были слишком большими или слишком маленькими, сохраняя при этом контекст, что улучшает поиск.

Техника 2: Преобразование текста в векторы с помощью расширенных моделей встраивания

После создания блоков текста следующим шагом будет преобразование этих блоков в векторные представления. Этот процесс преобразует текст в числовые векторы, которые отражают его семантическое значение. Такие модели, как семейства вкраплений BGE-large или E5, эффективно отражают все нюансы текста. Эти векторные представления имеют решающее значение для последующего поиска и семантического сопоставления.

Техника 3: Улучшение семантического соответствия путем встраивания точной настройки
Цель тонкой настройки встраивания - улучшить семантическое понимание индексированных данных моделью встраивания, тем самым повысив точность соответствия между полученной информацией и запросом пользователя.

Техника 4: Повышение эффективности поиска с помощью нескольких представлений
Методы мультипредставления преобразуют документы в легкие поисковые единицы, такие как резюме, чтобы ускорить процесс поиска и повысить точность при работе с большими документами.

Техника 5: Использование иерархических индексов для организации данных
Иерархическое индексирование улучшает поиск, структурируя данные на нескольких уровнях, от детального до общего, с помощью таких моделей, как RAPTOR, которые предоставляют широкую и точную контекстную информацию.

Техника 6: Улучшенный поиск данных с помощью вложения метаданных
Методы добавления метаданных добавляют дополнительную информацию к каждому блоку данных для улучшения возможностей анализа и классификации, делая поиск данных более систематическим и контекстным.

Преобразование запросов направлено на оптимизацию пользовательского ввода и повышение качества поиска информации. Используя LLM, процесс преобразования позволяет сделать сложные или неоднозначные запросы более четкими и конкретными, что повышает общую эффективность и точность поиска.

Техника 1: Использование HyDE (Hypothetical Document Embedding) для улучшения ясности запросов
HyDE повышает релевантность и точность поиска информации, генерируя данные о гипотезах для повышения семантического сходства между вопросами и справочным контентом.

Техника 2: Упрощение сложных запросов с помощью многоступенчатых запросов
Многоступенчатые запросы разбивают сложные вопросы на более простые подвопросы, получают ответы на каждый подвопрос отдельно и объединяют результаты для получения более точного и полного ответа.

Техника 3: Усиление контекста с помощью подсказок обратного хода
Техника обратных подсказок генерирует более широкий общий запрос из сложного исходного запроса, так что контекст помогает создать основу для конкретного запроса, улучшая конечный ответ за счет объединения результатов исходного и более широкого запроса.

Техника 4: Улучшение поиска с помощью переписывания запросов
Техника переписывания запросов использует LLM для изменения формулировки исходного запроса с целью улучшения поиска. И LangChain, и LlamaIndex используют эту технику, причем LlamaIndex предлагает особенно мощную реализацию, которая значительно улучшает поиск.

Роль маршрутизации запросов заключается в оптимизации процесса поиска путем отправки запроса к наиболее подходящему источнику данных на основе характеристик запроса, гарантируя, что каждый запрос будет обработан наиболее подходящим компонентом системы.

Техника 1: Логическая маршрутизация
Логическая маршрутизация оптимизирует поиск, анализируя структуру запроса для выбора наиболее подходящего источника данных или индекса. Такой подход гарантирует, что запрос будет обработан тем источником данных, который лучше всего подходит для получения точного ответа.

Технология 2: семантическая маршрутизация
Семантическая маршрутизация направляет запрос к нужному источнику данных или индексу, анализируя семантический смысл запроса. Она повышает точность поиска за счет понимания контекста и смысла запроса, особенно для сложных и тонких вопросов.

Оптимизация предварительного поиска повышает качество и удобство поиска информации в индексе данных или базе знаний. Конкретные методы оптимизации зависят от природы, источника и объема данных. Например, увеличение плотности информации позволяет генерировать более точные ответы с меньшим количеством маркеров, что повышает удобство работы пользователя и снижает затраты. Однако методы оптимизации, которые работают в одной системе, могут не работать в других. Большие языковые модели (БЯМ) предоставляют инструменты для тестирования и настройки этих оптимизаций, позволяя применять индивидуальные подходы для улучшения поиска в различных областях и приложениях.

Техника 1: Использование LLM для повышения плотности информации
Основополагающим шагом в оптимизации системы RAG является повышение качества данных до их индексирования. Использование LLM для очистки, маркировки и обобщения данных позволяет повысить плотность информации, что приводит к более точным и эффективным результатам обработки данных.

Техника 2: Иерархический индексный поиск
Поиск с иерархическим индексированием упрощает процесс поиска за счет создания резюме документов в качестве первого уровня фильтров. Такой многоуровневый подход гарантирует, что на этапе поиска будут рассматриваться только наиболее релевантные данные, что повышает эффективность и точность поиска.

Техника 3: Улучшение симметрии поиска с помощью гипотетических пар вопросов и ответов
Чтобы устранить асимметрию между запросами и документами, эта техника использует LLM для создания гипотетических пар вопросов и ответов из документов. Встраивая эти пары вопросов и ответов в поиск, система может лучше соответствовать запросу пользователя, тем самым улучшая семантическое сходство и уменьшая ошибки поиска.

Техника 4: Дедупликация с помощью LLM
Дублирующаяся информация может быть как полезной, так и вредной для системы RAG. Использование LLM для устранения дублирования блоков данных оптимизирует индексацию данных, снижает уровень шума и повышает вероятность получения точных ответов.

Техника 5: Тестирование и оптимизация стратегий разбивки на части
Эффективная стратегия разбивки на куски имеет решающее значение для поиска. Проведя A/B-тестирование с различными размерами фрагментов и коэффициентами перекрытия, можно найти оптимальный баланс для конкретного случая использования. Это поможет сохранить достаточный контекст, не распыляя и не разбавляя соответствующую информацию слишком тонким слоем.

Техника 6: Использование индекса скользящего окна
Индексирование по скользящему окну позволяет не потерять важную контекстную информацию между сегментами за счет перекрытия блоков данных в процессе индексирования. Такой подход обеспечивает непрерывность данных и повышает релевантность и точность поиска информации.

Техника 7: Повышение детализации данных
Улучшение детализации данных достигается в основном за счет применения методов очистки данных, позволяющих удалить нерелевантную информацию и сохранить в индексе только наиболее точный и актуальный контент. Это повышает качество поиска и гарантирует, что будет рассматриваться только релевантная информация.

Техника 8: Добавление метаданных
Добавление метаданных, таких как дата, цель или раздел, может повысить точность поиска, позволяя системе эффективнее фокусироваться на наиболее релевантных данных и улучшать поиск в целом.

Техника 9: Оптимизация структуры индекса
Оптимизация структуры индексирования включает изменение размера фрагментов и использование нескольких стратегий индексирования, таких как поиск в окне предложения, для улучшения способа хранения и извлечения данных. Встраивая отдельные предложения, сохраняя при этом контекстное окно, этот подход обеспечивает более богатый и контекстуально точный поиск в процессе вывода.

На этапе поиска система собирает информацию, необходимую для ответа на запрос пользователя. Передовые поисковые технологии обеспечивают полноту и контекстность найденного контента, закладывая прочную основу для последующих этапов обработки.

Техника 1: Оптимизация поисковых запросов с помощью LLM
LLM оптимизируют поисковый запрос пользователя, чтобы он лучше соответствовал требованиям поисковой системы, будь то простой поиск или сложный диалоговый запрос. Такая оптимизация обеспечивает более целенаправленный и эффективный процесс поиска.

Техника 2: Устранение асимметрии запросов и документов с помощью HyDE
Генерируя гипотетические документы с ответами, техника HyDE улучшает семантическое сходство при поиске и решает проблему асимметрии между короткими запросами и длинными документами.

ТЕХНИКА 3: Реализация маршрутизации запросов или моделирование решений RAG
В системах, использующих несколько источников данных, маршрутизация запросов оптимизирует эффективность поиска, направляя поиск в соответствующую базу данных. Модель принятия решений RAG дополнительно оптимизирует этот процесс, определяя, когда требуется поиск, чтобы сэкономить ресурсы, когда большая языковая модель может ответить самостоятельно.

Техника 4: Глубокое исследование с помощью рекурсивных искателей
Рекурсивный поисковик выполняет дальнейшие запросы на основе предыдущего результата и подходит для глубокого изучения соответствующих данных с целью получения подробной или исчерпывающей информации.

Техника 5: Оптимизация выбора источника данных с помощью маршрутных ретриверов
Routing Retriever использует LLM для динамического выбора наиболее подходящего источника данных или инструмента запроса, чтобы повысить эффективность процесса поиска в зависимости от контекста запроса.

Техника 6: Автоматическое формирование запросов с помощью авторетривера
Авторетривер использует LLM для автоматической генерации фильтров метаданных или запросов, упрощая тем самым процесс запроса к базе данных и оптимизируя поиск информации.

Техника 7: Объединение результатов с помощью объединенного поисковика
Fusion Retriever объединяет результаты нескольких запросов и индексов, обеспечивая комплексное и не дублирующее друг друга представление информации, что гарантирует всесторонний поиск.

Техника 8: Агрегирование контекстов данных с помощью поисковиков автоматического слияния
Auto Merge Retriever объединяет несколько сегментов данных в один единый контекст, повышая релевантность и полноту информации за счет интеграции более мелких контекстов.

Техника 9: Тонкая настройка модели встраивания
Тонкая настройка модели встраивания, позволяющая сделать ее более специфичной для конкретной области, улучшает способность работать со специализированной терминологией. Такой подход повышает релевантность и точность найденной информации за счет более тесного согласования содержимого с конкретным доменом.

Техника 10: Реализация динамического встраивания
Динамические вкрапления выходят за рамки статических представлений, адаптируя векторы слов к контексту, обеспечивая более глубокое понимание языка. Такой подход, например модель OpenAI embeddings-ada-02, более точно улавливает контекстные значения и, следовательно, обеспечивает более точные результаты поиска.

Техника 11: Использование гибридного поиска
Гибридный поиск сочетает векторный поиск с традиционным подбором ключевых слов, обеспечивая как семантическое сходство, так и точное распознавание терминов. Такой подход особенно эффективен в сценариях, где требуется точное распознавание терминов, что обеспечивает полный и точный поиск.

После того как соответствующий контент получен, этап пост-поиска фокусируется на том, как эффективно скомпоновать этот контент. Этот этап включает в себя предоставление точной и краткой контекстной информации большой языковой модели (LLM), гарантируя, что система имеет все детали, необходимые для создания последовательных и точных ответов. Качество этой интеграции напрямую определяет релевантность и ясность конечного результата.

Техника 1: Оптимизация результатов поиска с помощью переупорядочивания
После поиска модель переупорядочивает результаты поиска, размещая наиболее релевантные документы ближе к запросу, что повышает качество информации, предоставляемой LLM, и, соответственно, качество конечного ответа. Переупорядочивание не только сокращает количество документов, которые необходимо предоставить LLM, но и действует как фильтр для повышения точности обработки языка.

Техника 2: Оптимизация результатов поиска путем сжатия с помощью контекстных подсказок
LLM может фильтровать и сжимать полученную информацию перед созданием окончательной подсказки. Сжатие помогает LLM сосредоточиться на важной информации, уменьшая избыточную фоновую информацию и удаляя посторонние шумы. Такая оптимизация повышает качество ответа, фокусируя его на важных деталях. Такие фреймворки, как LLMLingua, еще больше улучшают этот процесс, удаляя лишние лексемы, делая подсказки более краткими и эффективными.

Техника 3: Оценка и фильтрация найденных документов путем коррекции RAG
Перед вводом материалов в LLM документы необходимо отобрать и отфильтровать, чтобы удалить неактуальные или менее точные документы. Этот метод гарантирует, что будет использована только высококачественная, релевантная информация, что повышает точность и надежность ответа. Корректирующий RAG использует такую модель, как T5-Large, для оценки релевантности найденных документов и отфильтровывает те, что ниже установленного порога, гарантируя, что только ценная информация будет задействована в создании окончательного ответа.

На этапе генерации полученная информация оценивается и упорядочивается, чтобы выявить наиболее важное содержание. Передовые технологии на этом этапе предполагают выбор тех ключевых деталей, которые повышают релевантность и надежность ответа. Этот процесс гарантирует, что сгенерированный контент не только отвечает на запрос, но и содержательно подкреплен полученными данными.

Техника 1: Уменьшение шума с помощью советов по цепочке мыслей
Подсказки в виде цепочки мыслей помогают LLM справиться с зашумленной или нерелевантной фоновой информацией, повышая вероятность создания точного ответа даже при наличии помех в данных.

ТЕХНИКА 2: Самоанализ системы с помощью самоРАГ
Самооценка включает в себя обучение модели использованию рефлексивных маркеров во время генерации, чтобы она могла оценивать и улучшать свой собственный результат в режиме реального времени, выбирая лучший ответ на основе фактичности и качества.

Техника 3: Игнорирование посторонних фонов с помощью тонкой настройки
Система RAG была специально настроена таким образом, чтобы повысить способность LLM игнорировать посторонний фон, гарантируя, что только релевантная информация повлияет на окончательный ответ.

Техника 4: Повышение устойчивости LLM к нерелевантному фону с помощью рассуждений на естественном языке
Интеграция моделей вывода на естественном языке (NLI) помогает отфильтровать нерелевантную контекстную информацию, сравнивая полученный контекст с генерируемым ответом, гарантируя, что только релевантная информация влияет на конечный результат.

Техника 5: Управление получением данных с помощью FLARE
FLARE (Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement) - это подход, основанный на инженерии подсказок, который гарантирует, что LLM извлекает данные только тогда, когда это необходимо. Он постоянно адаптирует запрос и проверяет наличие ключевых слов с низкой вероятностью, которые вызывают поиск релевантных документов, чтобы повысить точность ответа.

Техника 6: Улучшение качества ответа с помощью ITER-RETGEN
ITER-RETGEN (Iterative Retrieval-Generation) улучшает качество ответа путем итеративного выполнения процесса генерации. Каждая итерация использует предыдущий результат в качестве контекста для получения более релевантной информации, таким образом постоянно улучшая качество и релевантность конечного ответа.

Техника 7: Прояснение вопросов с помощью ToC (дерево прояснения)
ToC рекурсивно генерирует конкретные вопросы, чтобы прояснить двусмысленность исходного запроса. Этот подход совершенствует процесс "вопрос-ответ", постоянно оценивая и уточняя исходный вопрос, что приводит к получению более подробного и точного окончательного ответа.

В передовых технологиях Retrieval Augmented Generation (RAG) процесс оценки имеет решающее значение для обеспечения точности и релевантности найденной и синтезированной информации запросу пользователя. Процесс оценки состоит из двух ключевых компонентов: оценки качества и требуемых возможностей.

Оценка качества сосредоточена на измерении точности и релевантности контента:

Требуемые возможности - это те, которыми должна обладать система для получения высококачественных результатов:

Вместе эти компоненты оценки гарантируют, что система Advanced RAG дает точный и релевантный ответ, надежный, достоверный и адаптированный к конкретным потребностям пользователя.

Интеграция чата в продвинутую систему Retrieval Augmented Generation (RAG) повышает способность системы обрабатывать последующие вопросы и сохранять контекст диалога, подобно традиционной технологии чатботов. Различные реализации предлагают разные уровни сложности:

Эти реализации помогают улучшить согласованность и релевантность диалога в системе RAG и обеспечивают различные уровни сложности в зависимости от потребностей.

Обеспечение точности ссылок очень важно, особенно когда в создании ответов участвует несколько источников. Этого можно добиться несколькими способами:

Применяя эти стратегии, можно значительно повысить точность и надежность ссылок, гарантируя, что полученные ответы будут достоверными и обоснованными.

Агенты играют важную роль в повышении производительности систем Retrieval Augmented Generation (RAG), предоставляя дополнительные инструменты и функциональность Большой языковой модели (LLM) для расширения ее возможностей. Изначально представленные в API LLM, эти агенты позволяют LLM использовать преимущества внешних функций кода, API и даже других LLM для расширения их функциональности.

Одним из важных применений агентов является поиск по нескольким документам. Например, недавние ассистенты OpenAI демонстрируют достижения в этой области. Эти ассистенты дополняют традиционные LLM, интегрируя такие функции, как журналы чатов, хранилища знаний, интерфейсы загрузки документов и API вызовов функций, которые преобразуют естественный язык в выполнимые команды.

Использование агентов также распространяется на управление несколькими документами, когда каждый документ обрабатывается специальным агентом, например, резюме и викторины. Центральный агент высокого уровня контролирует этих агентов по конкретным документам, направляя запросы и консолидируя ответы. Такая система поддерживает сложные сравнения и анализ нескольких документов, демонстрируя передовые методы RAG.

Последним шагом в процессе RAG является синтез полученного контекста и первоначального запроса пользователя в ответ. Помимо прямого объединения контекста с запросом и его обработки через LLM, существуют и более тонкие подходы:

Эти методы повышают качество и точность ответов системы RAG, демонстрируя потенциал передовых методов синтеза ответов.

Использование этих передовых технологий RAG может значительно повысить производительность и надежность системы. Оптимизируя процесс на каждом этапе, от предварительной обработки данных до генерации ответа, компании могут создавать более точные, эффективные и мощные приложения искусственного интеллекта.

Эти приложения демонстрируют широкий спектр возможностей передовых систем RAG, показывая их способность повышать эффективность, точность и проницательность. Будь то улучшение поддержки клиентов, проведение маркетинговых исследований или оптимизация анализа данных, передовые системы RAG предоставляют бесценные решения, способствующие принятию стратегических решений и повышению операционной эффективности.

Сердцем любого диалогового инструмента является его диалоговый поток - то есть этапы, на которых система обрабатывает пользовательский ввод и генерирует ответы. Для продвинутых инструментов, основанных на RAG, необходимо тщательно планировать диалоговый поток, чтобы использовать все преимущества поисковых возможностей системы RAG и генерации языковых моделей. Как правило, этот поток состоит из нескольких ключевых этапов:

Важным аспектом при создании продвинутых диалоговых инструментов RAG является реализация механизмов принятия решений, которые управляют ходом диалога. Эти механизмы помогают системе разумно решать, когда следует получить информацию, когда полагаться на генеративные возможности, а когда сообщить пользователю об отсутствии нужных данных. Благодаря этим решениям инструмент может стать более гибким и адаптироваться к различным сценариям диалога.

Подсказки играют ключевую роль в управлении разговорным поведением языковых моделей. Разработка эффективных подсказок требует четкого понимания контекстной информации, целей взаимодействия, а также желаемого стиля и тона. Пример:

Создание диалоговых инструментов с использованием передовых методов RAG требует комплексной стратегии, сочетающей сильные стороны поиска и генерации. Тщательно продумывая диалоговые потоки, внедряя интеллектуальные механизмы принятия решений и разрабатывая эффективные подсказки, разработчики могут создавать инструменты ИИ, которые обеспечивают как точные и богатые контекстом ответы, так и естественное, осмысленное взаимодействие с пользователями.

Этап поиска имеет решающее значение для качества конечного ответа. В базовом приложении RAG процесс поиска относительно прост, но в расширенном приложении RAG вы можете использовать следующие усовершенствования:

После того как вы улучшили процесс поиска, следующим шагом будет оптимизация того, как Большая языковая модель генерирует ответы:

Чтобы постоянно улучшать работу приложений RAG, важно интегрировать в систему контуры обратной связи:

По мере развития приложений RAG масштабирование и оптимизация производительности становятся все более важными:

Граф знаний - это структурированное представление информации, в котором сущности (узлы) и отношения между ними (ребра) определены в явном виде. Эти сущности могут быть конкретными объектами (например, людьми и местами) или абстрактными понятиями. Отношения между сущностями помогают построить сеть знаний, которая делает поиск данных, рассуждения и выводы более когнитивными для человека. Граф знаний не просто хранит данные, он отражает богатые и тонкие взаимосвязи внутри области, что делает его мощным инструментом в приложениях ИИ.

Расширение запросов - это решение проблемы неясных вопросов в системе RAG. Цель состоит в том, чтобы добавить необходимый контекст к запросу, чтобы даже неясные вопросы могли быть точно интерпретированы. Например, в финансовой сфере такие вопросы, как "Каковы текущие проблемы при внедрении финансового регулирования?" Такие вопросы, как "Каковы текущие проблемы при внедрении финансового регулирования?", могут быть расширены за счет включения в них конкретных сущностей, таких как "соблюдение требований AML" или "процесс KYC", чтобы сосредоточить процесс поиска на наиболее релевантной информации.

В юридической сфере вопросы типа "Какие риски связаны с договорами?" можно дополнить, добавив конкретные типы договоров, например "трудовой договор" или "договор об оказании услуг", на основе контекста, предоставляемого графом знаний.

Планирование запросов, с другой стороны, разбивает сложные запросы на управляемые части, создавая подвопросы. Это гарантирует, что система RAG сможет получить и интегрировать наиболее релевантную информацию для предоставления исчерпывающего ответа. Например, чтобы ответить на вопрос "Как новые стандарты финансовой отчетности повлияют на компанию?" система может сначала получить данные об отдельных стандартах отчетности, сроках внедрения и историческом влиянии на различные области.

В области медицины вопрос типа "Каковы последние достижения в области медицинского оборудования?" может быть разбит на подвопросы, изучающие достижения в конкретных областях, таких как "имплантируемые устройства", "диагностические устройства" или "хирургические инструменты", что гарантирует, что система получит подробную и релевантную информацию из каждой подкатегории. подробную и релевантную информацию из каждой подкатегории.

Благодаря усовершенствованию и планированию запросов Knowledge Graph помогает оптимизировать и структурировать запросы для повышения точности и релевантности поиска информации, что в конечном итоге обеспечивает более точные и полезные ответы в таких сложных областях, как финансы, право и здравоохранение.

В системах генерации с расширенным поиском (RAG) графы знаний улучшают процесс поиска и генерации, предоставляя структурированные и богатые контекстом данные. Традиционные системы RAG опираются на неструктурированный текст и векторные базы данных, что может привести к неточному или неполному поиску информации. Благодаря интеграции графов знаний системы RAG могут:

Граф знаний состоит из следующих основных компонентов:

Методология KG-RAG состоит из трех основных этапов:

Эта методология подчеркивает важную роль структурированных знаний в улучшении процесса поиска и генерации информации в системах RAG.

Включение Knowledge Graph в систему RAG дает несколько существенных преимуществ:

Использование графов знаний в сочетании с моделированием большого языка (LLM) в системах RAG расширяет общие возможности представления знаний и рассуждений. Такая комбинация позволяет динамически объединять знания, обеспечивая актуальность и релевантность информации на момент вывода, что позволяет генерировать более точные и глубокие ответы. LLM может использовать как структурированные, так и неструктурированные данные для получения более качественных результатов.

Составление карт знаний находит все большее применение в викторинах с цепочкой мыслей, особенно если они используются в сочетании с моделированием большого языка (LLM). Этот подход работает путем разбиения сложных вопросов на подвопросы, извлечения релевантной информации и ее синтеза для формирования окончательного ответа. Графы знаний предоставляют структурированную информацию в этом процессе, повышая способность LLM к рассуждению.

Например, агент LLM может сначала использовать граф знаний для определения релевантных сущностей в запросе, затем получить дополнительную информацию из разных источников и, наконец, сгенерировать исчерпывающий ответ, отражающий взаимосвязанные знания в графе.

В прошлом графы знаний использовались в основном в областях с интенсивным использованием данных, таких как аналитика больших данных и корпоративные поисковые системы, где их роль заключалась в поддержании согласованности и единообразия между различными хранилищами данных. Однако с развитием систем RAG, управляемых большими языковыми моделями, графы знаний нашли новые сценарии применения. Теперь они служат структурированным дополнением к вероятностным большим языковым моделям, помогая уменьшить количество ложной информации, обеспечить больший контекст, а также выступают в качестве механизма запоминания и персонализации в системах ИИ.

GraphRAG - это современная методология поиска, объединяющая графы знаний и векторные базы данных в архитектуре RAG (Retrieval Augmented Generation). Эта гибридная модель использует сильные стороны обеих систем для создания более точных, контекстуально обоснованных и простых для понимания решений в области искусственного интеллекта.Компания Gartner заявила. Растущее значение графов знаний для совершенствования продуктовой стратегии и создания новых сценариев применения ИИ.

Возможности GraphRAG включают:

GraphRAG имеет ряд существенных преимуществ перед традиционными методами RAG:

Появилось несколько архитектур GraphRAG, позволяющих эффективно интегрировать графы знаний в системы RAG:

По мере того как GraphRAG продолжает развиваться, начинают вырисовываться некоторые закономерности:

Эти паттерны демонстрируют, как GraphRAG меняет подход к обработке сложных запросов и генерации ответов системами искусственного интеллекта.

Приложения GraphRAG

По мере развития искусственного интеллекта все более важным становится включение графов знаний в системы генерации дополнений к поисковым запросам. Графы знаний представляют собой мощную основу для организации и соединения данных, что позволяет создавать более точные, контекстуальные и легко интерпретируемые решения в области ИИ. Появление GraphRAG демонстрирует преимущества сочетания графов знаний с традиционными векторными методами, обеспечивая более комплексный и эффективный подход к поиску информации и генерации ответов.

Мультимодальный RAG - это усовершенствованное расширение классического фреймворка RAG, которое объединяет механизмы поиска и генеративного ИИ для нескольких типов данных. В то время как традиционные системы RAG получают информацию путем запроса к текстовым базам данных, мультимодальный RAG расширяет эту возможность, интегрируя текст, изображения, аудио и видео в процесс поиска и генерации. Такое расширение позволяет моделям ИИ использовать более широкий спектр исходных данных для получения более полных и глубоких результатов.

Рабочий процесс мультимодального RAG заключается в кодировании различных типов данных в структурированный формат, обычно в виде векторов, чтобы модель искусственного интеллекта могла их обрабатывать. Эти векторы хранятся в общем пространстве встраивания, содержащем данные из разных модальностей. Когда делается запрос, модель извлекает соответствующую информацию из этих модальностей, обеспечивая тем самым более богатый и точный ответ. Например, для запроса об историческом событии система может получить текстовые описания, соответствующие изображения, аудиоклипы с комментариями экспертов и видеоматериалы, которые в совокупности формируют более подробный и информативный ответ.

Существует несколько подходов к реализации мультимодального RAG, каждый из которых имеет свои уникальные преимущества и проблемы:

Архитектура мультимодального RAG опирается на основы традиционных RAG, но при этом учитывает сложность работы с несколькими типами данных. Основная архитектура включает следующие ключевые компоненты:

Существует несколько ключевых стратегий, которые необходимо использовать для управления информацией различных модальностей в системе RAG:

Мультимодальные RAG значительно расширяют возможности чат-ботов, позволяя им предоставлять более богатый и контекстуальный интерактивный опыт. Традиционные чат-боты полагаются в основном на текст, что ограничивает их способность реагировать на информацию, связанную со зрением или звуком. Мультимодальные RAG позволяют чат-ботам получать и интегрировать информацию из изображений, видео- и аудиоклипов, обеспечивая более полный и интересный пользовательский опыт.

Например, с помощью мультимодального RAG's Чатбот для поддержки клиентов В ответ на запрос пользователя могут быть показаны обучающие видеоролики, изображения продуктов или аудиогиды, что позволяет получить более интерактивную и практичную помощь. Это особенно важно в таких сферах, как розничная торговля, здравоохранение и образование, где общение часто должно быть подкреплено несколькими формами информации.

Внедрение мультимодальной функциональности открывает новые возможности в самых разных отраслях:

Мультимодальный RAG - это важное технологическое достижение, которое способно изменить способ взаимодействия систем искусственного интеллекта с пользователями и реагирования на них. Благодаря включению нескольких типов данных в процесс поиска и генерации информации мультимодальные системы RAG способны предоставлять более богатые, точные и контекстуальные результаты, открывая новые возможности в различных отраслях. Ожидается, что по мере развития технологии ее применение будет расширяться, чтобы еще больше повысить способность ИИ обрабатывать сложную мультимодальную информацию.

ZBrain предлагает множество преимуществ для разработки корпоративных ИИ-решений, в том числе:

Передовая система RAG, мультимодальная поддержка и надежная интеграция графа знаний делают ZBrain мощной платформой, обеспечивающей повышенную точность, эффективность и проницательность в широком спектре приложений.