Так называемые «галлюцинации» ИИ — это ситуации, когда система генерирует неверную или несогласованную информацию. Чтобы повысить качество ответов и избежать ошибок, существует RAG.
Retrieval Augmented Generation (RAG) представляет собой инновационный подход, объединяющий возможности генеративных моделей искусственного интеллекта с механизмами поиска и извлечения данных из внешних источников. Благодаря этому подходу ИИ способен предоставлять ответы и генерировать текст на основе актуальной и точной информации, извлеченной из заранее определенных баз знаний.
Суть работы RAG заключается в том, что перед созданием ответа система выполняет поиск релевантной информации. Это делается с использованием специально разработанных алгоритмов и инструментов. После того как данные найдены, искусственный интеллект использует их для формирования конечного текста, который максимально точно отвечает на запрос пользователя.
Принципы работы RAG
Работа RAG состоит из двух взаимосвязанных этапов. Сначала система выполняет поиск информации. Она анализирует базы данных, внутренние документы или другие источники, чтобы найти наиболее подходящую информацию. Затем начинается процесс генерации текста, в ходе которого модель интерпретирует найденные данные, связывает их с исходным запросом и выдает результат.
Такой подход позволяет минимизировать ошибки и повышает надежность системы. Вместо того чтобы полагаться исключительно на собственную «память», ИИ обращается к актуальным данным. Это особенно важно в задачах, где требуется высокая точность, например, в юридической или медицинской сферах.
На практике это можно представить так. Вы «скармливаете» ИИ документы, мануалы, базы данных, называете авторитетные источники, а также сообщаете ему характеристики, по которым он сам может подбирать источники.
Именно благодаря своей способности интегрировать данные из внешних источников RAG существенно повышает качество работы ИИ. Это дает возможность решать задачи, которые раньше казались сложными или даже невозможными. Например, корпоративные базы знаний могут стать источником информации для автоматизированных систем поддержки клиентов. В результате, ответы будут не только полезными, но и согласованными с внутренними стандартами компании.
Еще одним важным преимуществом является гибкость технологии. Она подходит для работы с различными источниками данных, включая публичные базы, внутренние архивы и даже API. Это открывает широкие возможности для применения RAG в самых разных отраслях.
Примеры использования подхода RAG
Одним из ярких примеров является автоматизация работы службы поддержки. Системы, основанные на RAG, способны обрабатывать запросы клиентов, используя данные из справочных центров или руководств. В результате пользователи получают точные и быстрые ответы.
Другой важный пример — научные исследования. Здесь RAG помогает анализировать большие объемы данных, извлекать из них ключевую информацию и формировать понятные и структурированные отчеты. Это ускоряет процесс работы и улучшает качество исследований. Например, вы можете загрузить в ИИ сотни и тысячи страниц результатов исследований, чтобы на больших выборках выявить самые разные закономерности и сформировать гипотезы, которые затем можно проверять более детально.
Однако, несмотря на все свои преимущества, технология сталкивается с рядом вызовов. Одной из главных проблем является качество источников данных. Если информация, на которую опирается система, будет неполной или неверной, это может негативно сказаться на результате.
Сейчас RAG считается одним из самых перспективных направлений в развитии искусственного интеллекта. По мере развития технологий и снижения барьеров для их внедрения, такие системы станут доступными не только крупным корпорациям, но и небольшим компаниям.
Кроме того, можно ожидать, что RAG будет лучше интегрироваться с большими объемами данных, а его возможности будут расширяться. Например, автоматическое обновление баз знаний или более сложная обработка данных откроют новые горизонты для применения этой технологии.
Retrieval Augmented Generation — это не просто очередное новшество в мире ИИ. Это мощный инструмент, который меняет представление о том, как системы могут взаимодействовать с реальным миром и предоставлять информацию.
В чем разница между Retrieval-Augmented Generation и семантическим поиском?
Семантический поиск улучшает результаты RAG (Retrieval-Augmented Generation), если организации хотят добавить внешние источники знаний в свои системы с использованием больших языковых моделей. Современные компании хранят огромное количество информации, например, инструкции, часто задаваемые вопросы, отчеты, справочники для сотрудников и другие документы. Но когда речь идет о поиске нужной информации в таких огромных массивах данных, это может быть сложно и снижает точность ответов, которые генерирует ИИ.
Семантический поиск помогает более точно искать информацию в этих больших базах данных. Например, он может ответить на вопрос: «Сколько было потрачено на ремонт оборудования в прошлом году?» — при этом сразу покажет точные фрагменты из документов, которые касаются этого вопроса, а не просто выдаст результаты поиска. Разработчики могут использовать этот ответ, чтобы дать больше контекста модели ИИ.
Обычные поисковые системы, основанные на ключевых словах, не так эффективны для сложных задач, связанных с большим объемом данных. Разработчикам нужно вручную готовить данные, например, разбивать документы на части или работать с векторными представлениями слов. А вот семантический поиск берет на себя все эти сложные задачи, автоматически подготавливая данные и возвращая только те фрагменты текста, которые наиболее точно соответствуют запросу. Это помогает сделать результаты более точными и полезными для ИИ.
На данный момент в России есть несколько платформ, которые могут предложить решения, подобные Retrieval-Augmented Generation (RAG), однако большинство таких систем ориентированы на глобальные рынки и не всегда предлагают полноценную поддержку на русском языке. Тем не менее, можно выделить несколько платформ, которые активно развиваются в этом направлении и могут быть адаптированы под нужды пользователей, говорящих на русском:
Yandex DataSphere — это облачная платформа для работы с данными и машинным обучением, которая может быть использована для создания решений на базе RAG. Она позволяет строить и развертывать модели, интегрировать различные источники данных и использовать алгоритмы для обработки больших объемов информации. Платформа предоставляет инструменты для работы с языковыми моделями и оптимизации поиска по данным.
SberCloud (Sber AI) — Сбер разработал несколько решений на основе искусственного интеллекта, включая платформы для обработки и анализа данных. С помощью SberCloud можно интегрировать данные и использовать решения для поиска и генерации текста, что приближает их к концепции RAG. Эти технологии могут быть адаптированы для работы с русскоязычными источниками и запросами.
Компания Intellias, предоставляющая решения в области ИТ и искусственного интеллекта, активно внедряет технологии, которые могут быть использованы для RAG. Она предлагает услуги по созданию кастомизированных решений для анализа данных и генерации текста на основе различных источников информации, включая интеграцию с русскоязычными источниками данных.
ABBYY — это известная компания, предлагающая решения для обработки документов и данных. Хотя она не предлагает конкретных платформ для RAG в традиционном понимании, ее технологии обработки текста и данных могут быть использованы для создания решений с элементами RAG, например, с помощью OCR и интеллектуального поиска по документам.
Хотя на рынке России еще нет множества специализированных решений для RAG, многие крупные технологические компании и платформы активно развивают свои возможности в области поиска и обработки данных, что позволяет интегрировать подобные системы для решения специфических задач.