Даведнік па штучным інтэлекце

Што такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

У адным сказе: RAG — гэта тэхніка, пры якой сістэма AI шукае адпаведную, актуальную інфармацыю з знешняй крыніцы перад стварэннем адказу, а не абапіраецца толькі на тое, што яна запомніла падчас трэніроўкі.

Асноўным абмежаваннем моўных мадэляў AI з'яўляецца тое, што іх веды замарожаны ў момант заканчэння іх навучальных дадзеных — яны аўтаматычна не ведаюць пра тое, што адбылося пасля, і не могуць зазіраць у прыватныя дакументы кампаніі, калі нешта спецыяльна не дае ім такую магчымасць. RAG вырашае абедзве праблемы.

Як працуе RAG на самай справе

Карыстальнік задае пытанне.
Перад стварэннем адказу сістэма шукае адпаведную крыніцу — жывы вэб, бібліятэку дакументаў кампаніі, базу дадзеных — для атрымання інфармацыі, звязанай з пытаннем.
Атрыманая адпаведная інфармацыя дадаецца ў запыт AI у якасці кантэксту.
AI генеруе свой адказ, выкарыстоўваючы як сваё агульнае навучанне, так і свежаатрыманую канкрэтную інфармацыю.

Назва непасрэдна апісвае працэс: Retrieval (пошук адпаведнай інфармацыі) + Augmented Generation (выкарыстанне яе для стварэння лепшага, абгрунтаванага адказу).

Чаму гэта так важна на практыцы

Без RAG сістэма AI можа адказваць толькі са сваіх навучальных дадзеных — якія састарэлі і ніколі не ўключалі прыватную або спецыялізаваную інфармацыю. З RAG тая ж сама AI можа адказваць на пытанні пра сённяшнія навіны, унутраную дакументацыю кампаніі або жывыя дадзеныя аб канкрэтным прадукце — сапраўды актуальныя і канкрэтныя, а не проста фіксаваны зрэз часу трэніроўкі.

Практычны прыклад

Калі AI-памочнік з магчымасцю пошуку ў Інтэрнэце адказвае на пытанне пра нядаўнюю падзею, ён выкарыстоўвае RAG — шукае актуальную інфармацыю, затым генеруе адказ, заснаваны на тым, што ён знайшоў, а не здагадваецца па састарэлых навучальных дадзеных.

Чаму RAG зніжае (але не ліквідуе) галюцынацыі

Паколькі мадэль генеруе свой адказ на аснове рэальнай атрыманай інфармацыі, а не чыстай памяці, RAG істотна зніжае рызыку ўпэўненага выдумлівання рэчаў. Гэта не ліквідуе праблему цалкам — мадэль усё яшчэ можа няправільна прачытаць або няправільна адлюстраваць тое, што яна атрымала, — але абгрунтаванне адказаў на рэальным зыходным матэрыяле з'яўляецца значным паляпшэннем у параўнанні з чыстым абапіраннем на навучальныя дадзеныя.

Частыя пытанні

Ці ліквідуе RAG галюцынацыі AI цалкам?

Гэта значна зніжае рызыку шляхам заснавання адказаў на рэальнай атрыманай інфармацыі, але не ліквідуе яе цалкам — мадэль усё яшчэ можа няправільна інтэрпрэтаваць або няправільна выказаць тое, што яна атрымала.

Ці RAG — гэта тое ж самае, што дакладная настройка мадэлі?

Не. Дакладная настройка пастаянна карэкціруе ўнутраныя параметры мадэлі з выкарыстаннем навучальных дадзеных. RAG увогуле не змяняе мадэль — яна падае адпаведную інфармацыю ў запыт у момант запыту.

Ці ўжо ўзаемадзейнічаю з сістэмамі RAG?

Хутчэй за ўсё так. Многія AI-памочнікі з магчымасцю пошуку ў Інтэрнэце або функцыі AI, якія шукаюць па ўласных дакументах кампаніі, каб адказаць на пытанні, выкарыстоўваюць RAG пад капотам.

Звязаныя артыкулы

AI Copilot ад NOXEL SEO выкарыстоўвае жывыя, актуальныя дадзеныя — а не толькі статычныя веды з трэніроўкі — для сваіх рэкамендацый.

Даследуйце панэль кіравання NOXEL360 →