RAG (Retrieval-Augmented Generation) je nedávný způsob, jak vylepšit LLM vysoce efektivním způsobem, který kombinuje generativní výkon a získávání dat v reálném čase. RAG umožňuje danému systému řízenému umělou inteligencí produkovat kontextové výstupy, které jsou přesné, relevantní a obohacené o data, což jim dává výhodu oproti čistým LLM.
Optimalizace RAG je holistický přístup, který se skládá z ladění dat, jemného ladění modelu a rychlého inženýrství. Tento článek podrobně prozkoumá tyto komponenty, aby získal informace zaměřené na podniky o tom, jak by tyto komponenty mohly být nejlepší podnikové modely AI.
Vylepšení dat pro lepší výkon AI
- Čištění a organizace dat: Data musí být před správným použitím vždy vyčištěna, aby se odstranily chyby, duplikáty a nepodstatné části. Vezměte si například zákaznickou podporu AI. Umělá inteligence by měla odkazovat pouze na přesné a aktuální časté dotazy, aby neodhalovala zastaralé informace.
- Vložení datové sady specifické pro doménu: Výkon je potenciálně zlepšen vložením specializovaných datových sad vyvinutých pro konkrétní domény. Součástí úspěchu je vkládání lékařských časopisů a zpráv pacientů (s náležitým ohledem na ochranu soukromí) do umělé inteligence v oblasti zdravotní péče, aby umělá inteligence ve zdravotnictví mohla poskytovat informované odpovědi.
- Využití metadat: Použitá metadata mohou zahrnovat informace, jako jsou časová razítka, autorství a identifikátory umístění; když tak učiníte, pomůže to při vyhledávání tím, že je správně v kontextu. Umělá inteligence může například vidět, kdy byl zveřejněn zpravodajský článek, a to může signalizovat, že informace jsou novější, a proto by se měly objevit v souhrnu.
Příprava dat pro RAG
- Sběr dat: Toto je zdaleka nejzákladnější krok, kdy shromažďujete nebo přijímáte nová data, aby si model zůstal vědom aktuálních událostí. Například umělá inteligence, která se obává předpovídání počasí, by měla vždy shromažďovat data a čas z meteorologických databází, aby chrlila životaschopné předpovědi.
- Čištění dat: Zvažte vstupní nezpracovaná data. Před dalším zpracováním je třeba je nejprve zkontrolovat, aby se odstranily chyby, nekonzistence nebo jiné problémy. To může zahrnovat činnosti, jako je vhodné rozdělení dlouhých článků na krátké segmenty, které umožní AI soustředit se během bezkontextové analýzy pouze na relevantní části.
- Informace o chunkingu: Jakmile data projdou celým procesem čištění, budou organizována do menších částí, aby každá část nepřekročila limity a faktory analyzované ve fázi trénování modelu. Každý výňatek musí být vhodně shrnut do několika odstavců nebo těžit z jiných sumarizačních technik.
- Anotace dat: Proces manipulace, který zahrnuje označování nebo identifikaci dat, přidává zcela nový klus ke zlepšení vyhledávání tím, že informuje AI o kontextuální záležitosti. To by mělo umožnit efektivnější analýzu sentimentu zákaznické zpětné vazby, která je zpracována do užitečných textových aplikací, když je označena obecnými emocemi a pocity.
- Procesy kontroly kvality: Procesy QA musí projít přísnými kontrolami kvality, aby procesy školení a vyhledávání procházely pouze kvalitní data. To může zahrnovat dvojitou ruční nebo programovou kontrolu konzistence a přesnosti.
Přizpůsobení LLM pro konkrétní úkoly
Personalizace LLM je úprava různých nastavení v AI za účelem zvýšení efektivity modelu při provádění určitých úkolů nebo v duchu usnadnění určitých odvětví. Toto přizpůsobení modelu však může pomoci zvýšit schopnost modelu rozpoznat vzor.
- Modely pro jemné doladění: Jemné ladění je trénování modelu na daných souborech dat pro schopnost porozumět jemnostem specifickým pro doménu. Například právnická firma si může vybrat tento model umělé inteligence, aby následně přesně sepisovala smlouvy, protože prošla mnoha právními dokumenty.
- Průběžné aktualizace dat: Chcete se ujistit, že zdroje dat modelu jsou správné, a to je udržuje dostatečně relevantní, aby reagovalo na vyvíjející se témata. To znamená, že finanční AI musí pravidelně aktualizovat svou databázi, aby zachytila aktuální ceny akcií a ekonomické zprávy.
- Úpravy specifické pro úkol: Některé modely, které byly namontovány pro určité úkoly, jsou schopny změnit jednu nebo obě funkce a parametry na takové, které nejlépe vyhovují konkrétnímu úkolu. Umělá inteligence analýzy sentimentu může být upravena například tak, aby rozpoznávala určité oborově specifické terminologie nebo fráze.
Vytváření efektivních výzev pro modely RAG
Prompt Engineering lze chápat jako způsob, jak vyrobit požadovaný výstup pomocí perfektně zpracované výzvy. Představte si to, jako byste programovali svůj LLM tak, aby generoval požadovaný výstup, a zde je několik způsobů, jak vytvořit efektivní výzvu pro modely RAG:
- Jednoznačně vyjádřené a přesné výzvy: Jasnější výzva vede k lepší reakci. Spíše než se ptát: „Řekni mi o technologii,“ může pomoci zeptat se: „Jaké jsou nejnovější pokroky v technologii chytrých telefonů?“
- Iterativní postup výzev: Průběžné zdokonalování výzvy na základě zpětné vazby zvyšuje její efektivitu. Pokud například uživatelé považují odpovědi za příliš technické, lze výzvu upravit tak, aby požadovala jednodušší vysvětlení.
- Techniky kontextové výzvy: Dotazování může být kontextově citlivé, aby bylo možné přizpůsobit odpovědi blíže očekáváním uživatelů. Příkladem může být použití uživatelských preferencí nebo předchozích interakcí v rámci výzev, což přináší mnohem osobnější výstupy.
- Uspořádání výzev v logické sekvenci: Uspořádání výzev v logickém sledu pomáhá při studiu
důležité informace. Když se například někdo zeptá na historickou událost, bylo by vhodnější nejprve říci: „Co se stalo? než se zeptal: "Proč to bylo důležité?"
Zde je návod, jak dosáhnout nejlepších výsledků ze systémů RAG
Pravidelné hodnotící kanály: Podle některých hodnocení pomůže nastavení systému hodnocení RAG sledovat jeho kvalitu v průběhu času, tj. rutinně přezkoumávat, jak dobře fungují jak vyhledávací, tak generovací části RAG. Stručně řečeno, zjistit, jak dobře AI odpovídá na otázky v různých scénářích.
Začlenění smyček zpětné vazby od uživatelů: Zpětná vazba od uživatelů umožňuje neustálé zlepšování toho, co systém nabízí. Tato zpětná vazba také umožňuje uživateli hlásit věci, které je zoufale potřeba řešit.
