.webp)
- RAG menggabungkan pengambilan daripada data yang dipercayai dengan LLM penjanaan, memastikan tindak balas AI adalah tepat, relevan dan berasaskan pengetahuan perniagaan sebenar.
- Berbeza dengan tulen LLMs , RAG mengurangkan halusinasi dengan menambat jawapan dalam dokumen tertentu, pangkalan data atau kandungan yang diluluskan.
- RAG menyokong maklumat terkini, membolehkan sistem AI menjawab soalan tentang perubahan terkini atau topik khusus di luar LLM data latihan statik.
- Mengekalkan sistem RAG melibatkan memastikan data sentiasa segar, memantau output dan menapis kaedah mendapatkan semula untuk prestasi terbaik dari semasa ke semasa.
RAG membolehkan organisasi meletakkan AI untuk berfungsi - dengan risiko yang lebih rendah daripada tradisional LLM penggunaan.
Penjanaan ditambah perolehan menjadi lebih popular apabila lebih banyak perniagaan memperkenalkan penyelesaian AI. Chatbot perusahaan awal melihat kesilapan dan halusinasi yang berisiko.
RAG membolehkan syarikat memanfaatkan kuasa LLMs sambil membumikan output generatif dalam pengetahuan perniagaan khusus mereka.
Apakah penjanaan dipertingkatkan semula?
Penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) dalam AI ialah teknik yang menggabungkan a) mendapatkan semula maklumat luaran yang berkaitan dan b) respons yang dijana AI, meningkatkan ketepatan dan kaitan.
Daripada bergantung pada penjanaan model bahasa yang besar ( LLMs ), respons daripada model RAG dimaklumkan oleh pangkalan pengetahuan yang ditentukan oleh pembina ejen AI – seperti halaman web syarikat atau dokumen dasar HR.
RAG beroperasi dalam dua langkah utama:
1. Pengambilan semula
Model mencari dan mendapatkan semula data yang berkaitan daripada sumber berstruktur atau tidak berstruktur (cth pangkalan data, PDF, fail HTML atau dokumen lain). Sumber ini boleh berstruktur (cth jadual) atau tidak berstruktur (cth. laman web yang diluluskan).
2. Generasi
Selepas dapatan semula, maklumat dimasukkan ke dalam LLM . The LLM menggunakan maklumat untuk menjana respons bahasa semula jadi, menggabungkan data yang diluluskan dengan keupayaan linguistiknya sendiri untuk mencipta respons yang tepat, seperti manusia dan pada jenama.
Contoh Kes Penggunaan RAG
Apa guna RAG? Ia membolehkan organisasi menyediakan output yang relevan, bermaklumat dan tepat.
RAG ialah cara langsung untuk mengurangkan risiko tidak tepat LLM keluaran atau halusinasi.
Contoh 1: Firma Guaman
Firma guaman mungkin menggunakan RAG dalam sistem AI untuk:
- Cari undang-undang kes, preseden dan ketetapan undang-undang yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen semasa penyelidikan.
- Hasilkan ringkasan kes dengan mengekstrak fakta utama daripada fail kes dan keputusan lepas.
- Menyediakan pekerja dengan kemas kini peraturan yang berkaitan secara automatik.
Contoh 2: Agensi Hartanah
Agensi hartanah mungkin menggunakan RAG dalam sistem AI untuk:
- Ringkaskan data daripada sejarah transaksi hartanah dan statistik jenayah kejiranan.
- Jawab soalan undang-undang tentang urus niaga harta dengan memetik undang-undang dan peraturan harta tempatan.
- Perkemas proses penilaian dengan menarik data daripada laporan keadaan hartanah, arah aliran pasaran dan jualan sejarah.
Contoh 3: Kedai E-Dagang
E-dagang mungkin menggunakan RAG dalam sistem AI untuk:
- Kumpulkan maklumat produk, spesifikasi dan ulasan daripada pangkalan data syarikat untuk memaklumkan cadangan produk yang diperibadikan.
- Dapatkan semula sejarah pesanan untuk menjana pengalaman membeli-belah tersuai yang disesuaikan dengan pilihan pengguna.
- Hasilkan kempen e-mel yang disasarkan dengan mendapatkan semula data pembahagian pelanggan dan menggabungkannya dengan corak pembelian terkini.
Kebaikan RAG
Seperti yang diketahui oleh sesiapa yang telah bertanya kepada ChatGPT atau Claude, LLMs mempunyai perlindungan minimum terbina dalam.
Tanpa pengawasan yang sewajarnya, mereka boleh menghasilkan maklumat yang tidak tepat atau malah berbahaya, menjadikannya tidak boleh dipercayai untuk penggunaan dunia sebenar.
RAG menawarkan penyelesaian dengan mengasaskan respons dalam sumber data yang dipercayai dan terkini, dengan ketara mengurangkan risiko ini.
Mencegah halusinasi dan ketidaktepatan
Model bahasa tradisional sering menghasilkan halusinasi — respons yang terdengar meyakinkan tetapi sebenarnya tidak betul atau tidak relevan.
RAG mengurangkan halusinasi dengan mengasaskan respons dalam sumber data yang boleh dipercayai dan sangat berkaitan.
Langkah mendapatkan semula memastikan model merujuk maklumat yang tepat dan terkini, yang dengan ketara mengurangkan kemungkinan halusinasi dan meningkatkan kebolehpercayaan.
Dapatkan maklumat terkini
manakala LLMs ialah alat yang berkuasa untuk banyak tugas, mereka tidak dapat memberikan maklumat yang tepat tentang maklumat yang jarang berlaku atau terkini – termasuk pengetahuan perniagaan yang dipesan lebih dahulu.
Tetapi RAG membenarkan model untuk mengambil maklumat masa nyata daripada mana-mana sumber, termasuk tapak web, jadual atau pangkalan data.
Ini memastikan bahawa, selagi sumber kebenaran dikemas kini, model akan bertindak balas dengan maklumat terkini.
Berkomunikasi dalam konteks yang kompleks
Satu lagi kelemahan tradisional LLM penggunaan adalah kehilangan maklumat kontekstual.
LLMs berjuang untuk mengekalkan konteks dalam perbualan yang panjang atau rumit. Ini selalunya menghasilkan respons yang tidak lengkap atau berpecah-belah.
Tetapi model RAG membenarkan kesedaran konteks dengan menarik maklumat terus daripada sumber data yang dipautkan secara semantik.
Dengan maklumat tambahan yang ditujukan khusus kepada keperluan pengguna – seperti bot sembang jualan yang dilengkapi dengan katalog produk – RAG membenarkan ejen AI untuk mengambil bahagian dalam perbualan kontekstual.
Bagaimanakah RAG berfungsi?
1. Muat Naik Dokumen
Pertama, pembina memuat naik dokumen atau fail ke pustaka ejen AI mereka. Fail itu boleh menjadi halaman web, PDF atau format lain yang disokong, yang menjadi sebahagian daripada pangkalan pengetahuan AI.
2. Penukaran Dokumen
Memandangkan terdapat banyak jenis fail – PDF, halaman web, dsb. – sistem menukar fail ini kepada format teks piawai, menjadikannya lebih mudah untuk AI memproses dan mendapatkan maklumat yang berkaitan daripadanya.
3. Pemotongan dan Penyimpanan
Dokumen yang ditukar kemudiannya dipecahkan kepada kepingan atau ketulan yang lebih kecil dan boleh diurus. Potongan ini disimpan dalam pangkalan data, membolehkan ejen AI mencari dan mendapatkan semula bahagian yang berkaitan dengan cekap semasa pertanyaan.
4. Pertanyaan Pengguna
Selepas pangkalan pengetahuan disediakan, pengguna boleh bertanya soalan kepada ejen AI. Pertanyaan diproses menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk memahami perkara yang ditanya oleh pengguna.
5. Pencarian Pengetahuan
Ejen AI mencari melalui potongan yang disimpan, menggunakan algoritma perolehan semula untuk mencari cebisan maklumat yang paling relevan daripada dokumen yang dimuat naik yang boleh menjawab soalan pengguna.
6. Generasi
Akhir sekali, ejen AI akan menjana respons dengan menggabungkan maklumat yang diperoleh dengan keupayaan model bahasanya, menghasilkan jawapan yang koheren dan tepat mengikut konteks berdasarkan pertanyaan dan data yang diperoleh.
Ciri RAG Termaju
Jika anda bukan pembangun, anda mungkin terkejut apabila mengetahui bahawa tidak semua RAG dicipta sama.
Sistem yang berbeza akan membina model RAG yang berbeza, bergantung pada keperluan, kes penggunaan atau keupayaan kemahiran mereka.
Sesetengah platform AI akan menawarkan ciri RAG lanjutan yang boleh meningkatkan lagi ketepatan dan kebolehpercayaan perisian AI anda.
Pecahan semantik vs naif
Pecahan naif ialah apabila dokumen dibahagikan kepada kepingan bersaiz tetap, seperti memotong teks kepada bahagian 500 perkataan, tanpa mengira makna atau konteks.
Pecahan semantik, sebaliknya, memecahkan dokumen kepada bahagian yang bermakna berdasarkan kandungan.
Ia mempertimbangkan rehat semula jadi, seperti perenggan atau topik, memastikan setiap bahagian mengandungi sekeping maklumat yang koheren.
petikan wajib
Untuk industri yang mengautomasikan perbualan berisiko tinggi dengan AI - seperti kewangan atau penjagaan kesihatan - petikan boleh membantu menyemai kepercayaan kepada pengguna apabila menerima maklumat.
Pembangun boleh mengarahkan model RAG mereka untuk menyediakan petikan untuk sebarang maklumat yang dihantar.
Sebagai contoh, jika pekerja meminta chatbot AI untuk maklumat tentang manfaat kesihatan, chatbot boleh membalas dan memberikan pautan kepada dokumen faedah pekerja yang berkaitan.
Bina Ejen AI RAG Tersuai
Gabungkan kuasa terkini LLMs dengan pengetahuan perusahaan anda yang unik.
Botpress ialah platform chatbot AI yang fleksibel dan boleh dilanjutkan tanpa henti.
Ia membolehkan pengguna membina sebarang jenis ejen AI atau chatbot untuk sebarang kes penggunaan – dan ia menawarkan sistem RAG yang paling maju di pasaran.
Sepadukan chatbot anda ke mana-mana platform atau saluran, atau pilih daripada perpustakaan integrasi pra-bina kami. Mulakan dengan tutorial dari Botpress Saluran YouTube atau dengan kursus percuma daripada Botpress Academy .
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan lazim
1. Bagaimanakah RAG berbeza daripada penalaan halus an LLM ?
RAG membolehkan anda mengekalkan pangkalan LLM tidak disentuh dan hanya menarik maklumat yang berkaitan pada masa pertanyaan, sementara penalaan halus sebenarnya mengubah model dengan melatihnya pada data anda. RAG adalah lebih pantas dan lebih fleksibel untuk kemas kini.
2. Apakah jenis sumber data yang tidak sesuai untuk RAG?
Dokumen yang tidak kemas, lapuk atau terlalu kompleks (seperti imej yang diimbas atau PDF bukan teks) boleh menimbulkan masalah, serta sumber yang terlalu banyak kekaburan atau maklumat bercanggah.
3. Bagaimanakah RAG dibandingkan dengan teknik pembelajaran dalam konteks seperti kejuruteraan segera?
Kejuruteraan segera berfungsi dengan memasukkan contoh terus ke dalam gesaan, tetapi RAG berskala lebih baik dengan menarik pengetahuan luaran secara dinamik supaya anda tidak mencapai had token secepat dan anda boleh memanfaatkan pangkalan maklumat yang lebih besar.
4. Bolehkah saya menggunakan RAG dengan pihak ketiga LLMs suka OpenAI , Anthropic , atau Mistral?
Sudah tentu, anda boleh memasangkan sistem RAG ke dalam yang paling popular LLMs melalui API mereka. Anda mengendalikan bahagian pengambilan sendiri dan hanya menghantar gesaan terakhir (dengan konteks) kepada model.
5. Apakah rupa penyelenggaraan berterusan untuk ejen AI yang didayakan RAG?
Anda perlu memastikan pangkalan pengetahuan anda sentiasa segar dengan mengindeks semula dokumen baharu, memantau prestasi untuk menangkap respons yang buruk atau tiada, dan sekali-sekala mengubah suai tetapan chunking atau dapatkan semula untuk meningkatkan perkaitan.
.png)
