RAG (Retrieval-Augmented Generation) е скорошен начин за подобряване на LLM по изключително ефективен начин, съчетаващ генеративна мощност и извличане на данни в реално време. RAG позволява на дадена управлявана от AI система да произвежда контекстуални изходи, които са точни, уместни и обогатени с данни, като по този начин им дава предимство пред чистите LLM.
RAG оптимизацията е холистичен подход, който се състои от настройка на данни, фина настройка на модела и бързо инженерство. Тази статия разглежда тези компоненти в дълбочина, за да получи фокусирана върху предприятието представа за това как тези компоненти могат да бъдат най-добрите за корпоративни AI модели.
Подобряване на данните за по-добра производителност на AI
- Почистване и организация на данните: Данните винаги трябва да се почистват преди правилна употреба, за да се премахнат грешки, дубликати и неподходящи секции. Вземете например AI за поддръжка на клиенти. AI трябва да препраща само към точни и актуални често задавани въпроси, така че да не разкрива остаряла информация.
- Инжектиране на специфичен за домейн набор от данни: Производителността е потенциално подобрена чрез инжектиране на специализирани набори от данни, разработени за конкретни домейни. Част от постижението е инжектирането на медицински списания и доклади на пациенти (с подходящи съображения за поверителност) в ИИ в областта на здравеопазването, за да се даде възможност на ИИ в здравеопазването да дава информирани отговори.
- Използване на метаданни: Използваните метаданни могат да включват информация като времеви отпечатъци, авторство и идентификатори на местоположение; това помага при извличането, тъй като е точно в контекста. Например, AI може да види кога е публикувана новинарска статия и това може да сигнализира, че информацията е по-нова и следователно трябва да излезе напред в резюмето.
Подготовка на данни за RAG
- Събиране на данни: Досега това е най-основната стъпка, при която събирате или поглъщате нови данни, така че моделът да остане наясно с текущите събития. Например, изкуствен интелект, който е предпазлив относно прогнозирането на времето, трябва винаги да събира данни и време от метеорологични бази данни, за да генерира жизнеспособни прогнози.
- Почистване на данни: Помислете за постъпващите необработени данни. Те трябва първо да бъдат прегледани, преди да бъдат допълнително обработени, за да се отстранят грешки, несъответствия или други проблеми. Това може да включва дейности като подходящо разделяне на дълги статии на кратки сегменти, което ще позволи на AI да се фокусира само върху съответните части по време на анализ без контекст.
- Информация за разделяне: След като данните преминат целия процес на почистване, те ще бъдат организирани в по-малки части, така че всяка част да не надвишава границите и факторите, анализирани в етапа на обучение на модела. Всеки откъс трябва да бъде подходящо обобщен в няколко параграфа или да се възползва от други техники за обобщаване.
- Анотация на данните: Процесът на манипулация, който включва етикетиране или идентифициране на данни, добавя изцяло нов тръс за подобряване на извличането чрез информиране на AI за контекстуалния въпрос. Това би трябвало да даде възможност за по-ефективен анализ на настроенията на обратната връзка с клиентите, която се манипулира в полезни текстови приложения, когато е етикетирана с общи емоции и чувства.
- Процесите на QA: Процесите на QA трябва да преминават през строги проверки на качеството, така че само качествени данни да преминават през процесите на обучение и извличане. Това може да включва двойна проверка ръчно или програмно за последователност и точност.
Персонализиране на LLM за конкретни задачи
Персонализирането на LLM е коригиране на различни настройки в AI за повишаване на ефективността на модела при изпълнение на определени задачи или в духа на улесняване на определени индустрии. Това персонализиране на модела обаче може да помогне за увеличаване на капацитета на модела да разпознава модел.
- Модели за фина настройка: Фината настройка е обучение на модела върху дадени набори от данни за способността да се разберат тънкостите, специфични за домейна. Например, адвокатска кантора може да избере този модел на ИИ, за да състави точно договори след това, тъй като ще е преминал през много правни документи.
- Непрекъснати актуализации на данните: Искате да се уверите, че източниците на данни на модела са правилни и това го поддържа достатъчно релевантен, за да стане отзивчив към развиващите се теми. Това означава, че финансовият изкуствен интелект трябва редовно да актуализира своята база данни, за да улавя актуални цени на акциите и икономически отчети.
- Корекции, специфични за задачата: Определени модели, които са монтирани за определени задачи, могат да променят една или и двете характеристики и параметри в такива, които най-добре отговарят на тази конкретна задача. AI за анализ на настроението може да бъде модифициран, например, за да разпознава определени специфични за индустрията терминологии или фрази.
Създаване на ефективни подкани за RAG модели
Инженерингът на подсказките може да се разбира като начин за получаване на желания резултат с помощта на перфектно изработена подкана. Мислете за това така, сякаш програмирате своя LLM да генерира желан резултат и ето няколко начина, по които можете да създадете ефективна подкана за RAG модели:
- Ясно заявени и точни указания: По-ясната подкана води до по-добър отговор. Вместо да питате „Разкажете ми за технологията“, може да е от полза да попитате „Какви са последните постижения в технологията на смартфоните?“
- Итеративно напредване на подкани: Непрекъснатото усъвършенстване на подкана въз основа на обратна връзка допринася за нейната ефективност. Например, ако потребителите намират отговорите за твърде технически, подканата може да се коригира, за да поиска по-просто обяснение.
- Техники за контекстно подсказване: Подканянето може да бъде чувствително към контекста, за да приспособи отговорите по-близо до очакванията на потребителите. Пример може да бъде използването на потребителските предпочитания или предишни взаимодействия в рамките на подканите, което води до много повече лични резултати.
- Подреждане на подканите в логическа последователност: Организирането на подкани в логическа последователност помага в специалността
важна информация. Например, когато някой попита за историческо събитие, би било по-подходящо първо да каже: „Какво се случи?“ преди да продължи да попита: „Защо беше важно?“
Ето как да получите най-добри резултати от системите RAG
Тръбопроводи за редовна оценка: Според някои оценки, създаването на система за оценка ще помогне на RAG да следи качеството си с течение на времето, т.е. рутинно да преглежда колко добре се представят както извличащите, така и генериращите части на RAG. Накратко, да разберете колко добре AI отговаря на въпроси в различни сценарии.
Включете цикли за обратна връзка с потребителите: Обратната връзка с потребителите позволява постоянни подобрения на това, което системата може да предложи. Тази обратна връзка също позволява на потребителя да докладва неща, които отчаяно трябва да бъдат разгледани.
