Generowanie wspomagane wyszukiwaniem to technika polegająca na połączeniu dużego modelu językowego z zewnętrzną bazą wiedzy, dzięki czemu model może wyszukiwać istotne informacje przed udzieleniem odpowiedzi. Zamiast opierać się wyłącznie na danych zapamiętanych podczas szkolenia, model pobiera aktualne, zweryfikowane fakty w momencie zadania pytania i wykorzystuje je do uzasadnienia swojej odpowiedzi.

Czym więc jest RAG w skrócie? To egzamin z otwartą książką dla sztucznej inteligencji. Standardowy model LLM udziela odpowiedzi wyłącznie na podstawie własnej pamięci, tak jak uczeń piszący test z zamkniętą książką. Model RAG najpierw otrzymuje podręcznik, wyszukuje odpowiedni fragment, a następnie formułuje odpowiedź w oparciu o materiał źródłowy, który ma przed sobą.

Ta niewielka zmiana w przebiegu pracy ma ogromny wpływ. Systemy RAG AI potrafią podawać źródła, na bieżąco śledzić informacje opublikowane po zakończeniu szkolenia modelu oraz odpowiadać na pytania dotyczące danych prywatnych firm, z którymi model nigdy wcześniej nie miał styczności. To właśnie dzięki tej kombinacji generowanie wspomagane wyszukiwaniem stało się standardowym podejściem w profesjonalnych zastosowaniach generatywnej sztucznej inteligencji.

Termin ten stał się popularny w… Artykuł naukowy opublikowany w 2020 roku przez Meta AI, ale główna idea jest intuicyjna: należy oddzielić wiedzę od rozumowania. Niech szybka, umożliwiająca wyszukiwanie baza wiedzy przechowuje fakty, a model językowy niech robi to, co potrafi najlepiej, czyli rozumie pytanie i formułuje płynną, pomocną odpowiedź.

Dlaczego modele LLM mają halucynacje i dlaczego RAG może w tym pomóc

Aby zrozumieć, dlaczego RAG ma znaczenie, trzeba zrozumieć, jaki rodzaj awarii rozwiązuje.

Duże modele językowe są trenowane tak, aby przewidywać najbardziej prawdopodobne kolejne słowo w sekwencji. Są one niezwykle skuteczne w rozpoznawaniu wzorców, ale nie potrafią odróżnić „rzeczy, które faktycznie znają” od „rzeczy, które brzmią wiarygodnie”. Gdy pytanie wykracza poza zakres danych szkoleniowych lub dotyczy tematu niszowego, aktualnego lub prywatnego, modele te często generują płynną, brzmiącą autorytatywnie odpowiedź, która jest po prostu błędna. Jest to halucynacja sztucznej inteligencji.

Istnieją trzy przyczyny natury strukturalnej, dla których zwykły model LLM generuje te błędy:

Wiedza jest zamrożona. Model wie jedynie to, co znajdowało się w danych szkoleniowych do ustalonej daty granicznej. Jeśli zapytasz go o wydarzenie, produkt lub zasadę z okresu po tej dacie, będzie musiał zgadywać.
Wiedza ma charakter ogólny. Modele są szkolone na podstawie szerokiego zbioru tekstów ogólnodostępnych. Nigdy nie zapoznały się z Twoją wewnętrzną wiki, umowami ani zgłoszeniami do pomocy technicznej, więc nie są w stanie udzielić dokładnych odpowiedzi na pytania dotyczące tych treści.
Nie ma jednego źródła prawdy. Ponieważ model czerpie odpowiedzi ze skompresowanej pamięci statystycznej, a nie z konkretnego dokumentu, nie jest w stanie zweryfikować ani podać źródła danego twierdzenia.

RAG rozwiązuje wszystkie trzy problemy jednocześnie. Dzięki pobieraniu odpowiednich dokumentów z bazy wiedzy w momencie wysyłania zapytania model nie jest już ograniczony do statycznej, ogólnej pamięci. Prowadzi on rozumowanie w oparciu o rzeczywisty, konkretny i aktualny kontekst, a ponieważ kontekst ten pochodzi z możliwych do zidentyfikowania dokumentów, system może przedstawić przebieg swoich obliczeń. Wynikiem tego jest wymierny skok w zakresie dokładności sztucznej inteligencji oraz gwałtowny spadek liczby pewnych, ale błędnych wniosków.

Standard LLM hallucinations vs. RAG AI grounded answer comparison

Jak działa RAG: wyjaśnienie architektury

Architektura RAG składa się z dwóch etapów. Pierwszy z nich odbywa się jednorazowo, a następnie jest okresowo aktualizowany: polega na przygotowaniu zasobów wiedzy tak, aby można było je przeszukiwać. Drugi etap ma miejsce za każdym razem, gdy użytkownik zadaje pytanie.

Faza 1: Indeksowanie (przygotowanie bazy wiedzy)

Zanim RAG będzie mógł cokolwiek pobrać, surowe dane muszą zostać przygotowane do przeszukiwania. Ten proces indeksowania odbywa się z wyprzedzeniem:

Pobieranie i podział na fragmenty. Dokumenty źródłowe, takie jak pliki PDF, strony internetowe, artykuły pomocy technicznej i rekordy baz danych, są dzielone na mniejsze fragmenty, zwane „chunkami”, zazwyczaj liczące po kilkaset słów każdy. Podział na fragmenty ma znaczenie, ponieważ chcesz uzyskać konkretne, trafne fragmenty, a nie całe 50-stronicowe instrukcje.
Utwórz wektorowanie. Każdy fragment jest przetwarzany przez model osadzania, który przekształca tekst w wektor – długą listę liczb oddającą jego znaczenie. Dwa fragmenty dotyczące tej samej koncepcji dają w wyniku wektory podobne pod względem matematycznym, nawet jeśli użyto w nich zupełnie innych słów.
Zapisać w bazie danych wektorowej. Te reprezentacje są zapisywane w bazie danych wektorowej, takiej jak Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector lub FAISS, która została stworzona specjalnie w celu szybkiego i na dużą skalę wyszukiwania wektorów najbardziej podobnych do dowolnego zapytania.

Faza 2: Pobieranie i generowanie informacji (udzielanie odpowiedzi na pytanie)

Gdy użytkownik wysyła zapytanie, uruchamia się proces RAG:

Wstaw zapytanie. Pytanie użytkownika jest przekształcane na wektor przy użyciu tego samego modelu osadzania.
Wyszukiwanie semantyczne. Baza danych wektorowej porównuje wektor zapytania z każdym zapisanym fragmentem i zwraca najlepsze dopasowania. Ponieważ jest to wyszukiwanie semantyczne, oparte na znaczeniu, a nie na słowach kluczowych, zapytanie dotyczące „ograniczania odpływu klientów” wyświetli dokument o „poprawie retencji”, nawet jeśli nie zawierają one żadnych wspólnych słów. Ten etap stanowi silnik wyszukiwania dokumentów w całym systemie.
Szybkie wzmocnienie. Pobrane fragmenty są wstawiane do podpowiedzi obok pierwotnego pytania. Ten etap pobierania i wstawiania kontekstu stanowi element „rozszerzony” w generowaniu rozszerzonym o pobieranie: podpowiedź modelu zostaje wzbogacona dokładnie o te fakty, których potrzebuje.
Pokolenie. Duży model językowy analizuje rozszerzoną prośbę, czyli pytanie wraz z kontekstem uzupełniającym, a następnie generuje uzasadnioną odpowiedź, często zawierającą odniesienia do dokumentów źródłowych.

Elegancja tego generatywnego procesu opartego na sztucznej inteligencji polega na tym, że model językowy nigdy nie musi „znać” danych z góry. Bazę wiedzy można aktualizować w dowolnym momencie, a kolejne zapytanie natychmiast pobierze nowe informacje, bez konieczności przeprowadzania kosztownego ponownego szkolenia.

RAG architecture diagram showing the retrieval and generation pipeline with a vector database

Podstawowe elementy systemu RAG

Każdy model RAG, bez względu na stopień jego zaawansowania, składa się z tych samych elementów składowych. Zrozumienie każdego z nich pomaga w ocenie kosztów, wydajności i dokładności.

Baza wiedzy. To jest twoje wiarygodne źródło informacji: zbiór dokumentów, na podstawie których sztuczna inteligencja ma udzielać odpowiedzi. Jakość tych dokumentów wyznacza górną granicę możliwości całego systemu. Przejrzyste, dobrze uporządkowane i aktualne treści zapewniają trafne odpowiedzi; nieaktualne lub sprzeczne treści prowadzą do pewnych siebie, ale bezsensownych odpowiedzi.

Model osadzenia. Proces ten przekształca tekst w wektory. Im lepsze są osadzenia, tym bardziej trafne są wyszukiwane fragmenty. Wybór modelu osadzania dostosowanego do danej dziedziny – czy to prawnej, medycznej czy technicznej – może znacząco poprawić wyniki.

Baza danych wektorów. Rozwiązanie to przechowuje reprezentacje i umożliwia błyskawiczne wyszukiwanie podobieństw. Stanowi ono podstawę procesu wyszukiwania i pozwala systemowi RAG skalować się od stu dokumentów do stu milionów.

Retriever. Logika decydująca o tym, jakie wyniki i w jakiej ilości należy pobrać. Zaawansowane systemy wyszukiwania łączą wyszukiwanie semantyczne z tradycyjnym wyszukiwaniem słów kluczowych – jest to podejście „hybrydowe” – i mogą zmieniać kolejność wyników, aby najbardziej trafne fragmenty znalazły się na szczycie listy.

Duży model językowy. Generator, który przekształca pobrany kontekst w płynną, zrozumiałą dla człowieka odpowiedź. Może to być model z serii Frontier lub mniejszy model z otwartą strukturą wag, działający na Twojej własnej infrastrukturze.

Warstwa koordynacji. Element łączący, działający w oparciu o platformy takie jak LangChain czy LlamaIndex, który łączy te elementy w jeden proces generatywnej sztucznej inteligencji oraz zajmuje się tworzeniem poleceń, obsługą błędów i formatowaniem wyników.

RAG a dostrajanie a samodzielny model LLM

Często pojawia się pytanie, czy należy skorzystać z metody RAG, czy po prostu dopracować model na podstawie własnych danych. Metody te służą do rozwiązywania różnych problemów, a właściwą odpowiedzią jest często „jedno i drugie”.

Approach	Co się zmienia	Najlepiej nadaje się do	Weakness
Samodzielny model językowy (LLM)	Nic, wykorzystuje wyłącznie pamięć	Ogólne umiejętności logicznego myślenia, pisania i burzy mózgów	Brak wiedzy prywatnej; skłonność do halucynacji dotyczących konkretnych spraw
Fine-tuning	Wagi wewnętrzne modelu	Nauczanie spójnego stylu, formatu lub umiejętności	Przekwalifikowanie się jest kosztowne; wiedza i tak z czasem traci na aktualności; trudno jest podawać źródła
RAG	Informacje przekazane modelowi w momencie wysłania zapytania	Odpowiedź oparta na aktualnych, poufnych i opartych na faktach danych	Jakość zależy od możliwości odzyskiwania danych; zwiększa to złożoność systemu

Najprostsza zasada: dostrajanie zmienia sposób działania modelu, a RAG zmienia zakres wiedzy modelu. Jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja przyjęła określony ton lub przestrzegała ścisłej struktury odpowiedzi, zastosuj dostrajanie. Jeśli chcesz, aby udzielała trafnych odpowiedzi na podstawie zbioru faktów, który zmienia się w czasie, skorzystaj z RAG. W przypadku sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw RAG jest niemal zawsze punktem wyjścia, ponieważ wiedza ulega ciągłym zmianom, a podawanie źródeł jest bezwzględnie wymagane.

Praktyczne przykłady i zastosowania technologii RAG

RAG nie jest jedynie teoretycznym modelem. Stanowi podstawę wielu produktów opartych na sztucznej inteligencji, z których ludzie korzystają na co dzień. Oto konkretne przykłady zastosowań RAG w różnych branżach:

Asystenci ds. obsługi klienta. Bot obsługi klienta pobiera odpowiedzi z centrum pomocy firmy, dokumentacji produktów oraz wcześniejszych zgłoszeń, dzięki czemu udziela precyzyjnych odpowiedzi zgodnych z wizerunkiem marki, a nie ogólnikowych domysłów.
Wewnętrzna wyszukiwarka wiedzy. Pracownicy zadają pytania prostym językiem i otrzymują odpowiedzi oparte na firmowej wiki, zasadach działu kadr oraz instrukcjach technicznych. To ogromny sukces sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, który przekłada się na wzrost wydajności.
Analiza prawna i zgodności z przepisami. Model RAG wyszukuje dokładnie te klauzule i przepisy, które mają związek z danym pytaniem, wraz z odniesieniami, dzięki czemu prawnicy mogą zweryfikować każde twierdzenie, odwołując się do źródła.
Wsparcie w podejmowaniu decyzji w opiece zdrowotnej. Lekarze wyszukują najnowsze wyniki badań i wytyczne dotyczące leczenia, a system pobiera i podsumowuje zweryfikowane przez ekspertów dane naukowe, zamiast podawać błędne informacje na temat dawek.
Badania finansowe. Analitycy zadają pytania dotyczące wyników finansowych, dokumentów sprawozdawczych i danych rynkowych, a asystent czerpie informacje z aktualnych raportów, a nie z zamrożonego zrzutu ekranu wykorzystywanego podczas szkolenia.
Czat dotyczący dokumentacji dla programistów. Funkcja „rozmowy z dokumentacją”, dzięki której programiści uzyskują dokładne, dostosowane do konkretnej wersji przykłady kodu poprzez wyszukiwanie informacji w oficjalnej dokumentacji.

Wszystkie te przykłady łączy ten sam motyw przewodni: wartość wynika z oparcia odpowiedzi na wiarygodnej bazie wiedzy, a właśnie to zapewnia generowanie wspomagane wyszukiwaniem.

RAG examples and enterprise AI use cases across industries

Korzyści płynące z metody RAG dla dokładności modeli sztucznej inteligencji

Dlaczego architektura RAG stała się standardową architekturą dla generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystywanej w środowisku produkcyjnym? Ponieważ zapewnia szereg korzyści, których nie oferuje żadna inna pojedyncza technika:

Wyższa dokładność sztucznej inteligencji i mniej „halucynacji”. Opieranie odpowiedzi na znalezionych dokumentach sprawia, że model opiera się na faktach, a nie na prawdopodobnych przypuszczeniach.
Zawsze aktualna wiedza. Wystarczy zaktualizować bazę wiedzy, a system natychmiast będzie na bieżąco – bez konieczności ponownego szkolenia i bez czekania na kolejną wersję modelu.
Źródła i wiarygodność. Ponieważ odpowiedzi odsyłają do konkretnych dokumentów, użytkownicy mogą zweryfikować podane informacje. Ta możliwość weryfikacji ma zasadnicze znaczenie dla branż podlegających regulacjom.
Dane osobowe – w bezpiecznym rękach. Technologia RAG umożliwia modelowi udzielanie odpowiedzi na podstawie treści własnych użytkownika bez konieczności wbudowywania tych treści w parametry modelu.
Niższy koszt niż dopracowanie szczegółów. Indeksowanie dokumentów jest znacznie tańsze niż wielokrotne ponowne szkolenie dużego modelu językowego.
Mniejsze modele, lepsze wyniki. Dzięki skutecznej funkcji wyszukiwania nawet skromny model LLM może osiągać lepsze wyniki niż znacznie większy model, któremu brakuje odpowiedniego kontekstu.

Wszystkie te zalety sprawiają, że generatywna sztuczna inteligencja przestaje być jedynie imponującym pokazem, a staje się niezawodnym narzędziem biznesowym.

Wyzwania i ograniczenia modelu RAG

RAG to potężne narzędzie, ale nie jest to magia. Znajomość jego słabych punktów odróżnia system niezawodny od niestabilnego.

Co włożysz, to wyjdzie. Jeśli Twoja baza wiedzy jest nieaktualna, zawiera sprzeczności lub jest źle sformułowana, wyszukiwanie będzie wiernie wyświetlać błędne informacje.
Jakość wyszukiwania ma kluczowe znaczenie. Jeśli moduł pobierający przynosi nieistotne fragmenty, model nie ma żadnych przydatnych danych do przetworzenia. Dostosowywanie rozmiaru fragmentów, osadzeń oraz ponownego ustalania rankingu to ciągłe zadania inżynieryjne.
Ograniczenia okna kontekstowego. W poleceniu można zmieścić tylko określoną ilość pobranego tekstu. Jeśli pobierzesz zbyt mało, przegapisz odpowiedź; jeśli pobierzesz zbyt dużo, wprowadzisz szum i zwiększysz koszty.
Opóźnienie i koszt. Każde zapytanie obejmuje teraz etap osadzania, wyszukiwanie w bazie danych oraz dłuższy prompt, co wydłuża czas o milisekundy i zwiększa liczbę tokenów.
Zmniejsza halucynacje, ale ich nie eliminuje. Model może nadal błędnie interpretować dane lub wyciągać zbyt daleko idące wnioski na podstawie prawidłowego kontekstu, dlatego w zastosowaniach o wysokiej stawce nadal istotna jest weryfikacja przez człowieka.

Żadna z tych kwestii nie stanowi przeszkody nie do pokonania. Są to po prostu czynniki projektowe, które sprawiają, że prototyp przekształca się w solidny proces wykorzystujący sztuczną inteligencję generatywną.

Jak zbudować potok RAG: proces pracy z generatywną sztuczną inteligencją

Jeśli jesteś gotowy do stworzenia swojego pierwszego modelu RAG, oto kompletny proces przedstawiony w postaci praktycznych kroków:

Określ przypadek użycia i zgromadź bazę wiedzy. Należy dokładnie określić, na jakie pytania system musi udzielić odpowiedzi, a następnie zebrać dokumenty zawierające te odpowiedzi.
Oczyść dane i podziel je na części. Usuń duplikaty i nieaktualne treści, a następnie podziel dokumenty na spójne fragmenty o rozmiarze ułatwiającym wyszukiwanie.
Wybierz model osadzania i wygeneruj wektory. Wybierz model dostosowany do Twojej dziedziny i języka, a następnie wbuduj każdy fragment.
Skonfiguruj bazę danych wektorową. Załaduj swoje reprezentacje i skonfiguruj indeksowanie, aby zapewnić szybkie wyszukiwanie semantyczne na oczekiwanej skali.
Zbuduj retrievera. Zacznij od wyszukiwania semantycznego, a następnie dodaj hybrydowe dopasowywanie słów kluczowych i ponowne sortowanie wyników, aby wyniki o największej trafności znalazły się na szczycie listy.
Opracuj polecenie. Opracuj szablon polecenia, który w przejrzysty sposób łączy pytanie użytkownika z pobranym kontekstem oraz nakazuje modelowi udzielać odpowiedzi wyłącznie na podstawie tego kontekstu i podawać źródła.
Podłącz LLM i uruchom koordynację. Podłącz retriever do swojego dużego modelu językowego za pomocą frameworka do koordynacji i zautomatyzuj proces rozszerzania zapytań.
Oceniaj i wprowadzaj zmiany. Przeprowadź testy z wykorzystaniem prawdziwych pytań, oceń dokładność i jakość cytatów, a następnie dostosuj podział na fragmenty, wyszukiwanie i podpowiedzi na podstawie wyników, które nie spełniają oczekiwań.

Kroki od 6 do 8 należy traktować jako pętlę, a nie zadanie jednorazowe. Najbardziej wydajne systemy RAG to te, których zespoły nieustannie mierzą jakość wyszukiwania i udoskonalają proces.

How to build a RAG pipeline: step-by-step generative AI workflow

Przyszłość RAG

Technologia RAG szybko się rozwija, a kolejna fala zmian już nabiera kształtu. Agentyczny RAG pozwala systemowi samodzielnie decydować, kiedy pobierać dane, czego szukać oraz czy należy przeprowadzić wiele etapów pobierania, aby odpowiedzieć na złożone, wieloczęściowe pytania. Wielomodalny RAG rozszerza zakres wyszukiwania poza tekst na obrazy, tabele, pliki audio i wideo, dzięki czemu pojedyncze zapytanie może czerpać z znacznie bogatszej bazy wiedzy.

Jednocześnie rozszerzające się okna kontekstowe i wyszukiwanie oparte na grafach zwiększają ilość istotnych informacji, które model może jednocześnie uwzględniać w swoich wnioskach. Wniosek jest jasny: przyszłość godnej zaufania sztucznej inteligencji opiera się na ugruntowanej sztucznej inteligencji, a wyszukiwanie jest sposobem, w jaki ją ugruntowujemy. RAG nie jest techniką przejściową. Staje się stałym elementem współczesnej architektury sztucznej inteligencji.

W jaki sposób technologia RAG wspiera inteligentniejsze przesyłanie strumieniowe i jaką rolę odgrywa w tym Vodlix

Wszystko, co przeczytałeś na temat generowania treści wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), ma bezpośrednie zastosowanie w jednej z najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji: streamingu wideo i platformach OTT. Serwis streamingowy to w istocie ogromna, nieustannie zmieniająca się baza wiedzy zawierająca tytuły, odcinki, metadane, transkrypcje, napisy, historię oglądania oraz treści pomocnicze. To właśnie RAG przekształca tę bibliotekę w inteligentne, konwersacyjne i precyzyjne doświadczenie, zamiast pozostawić ją w postaci statycznego katalogu.

To właśnie jest doświadczenie oparte na sztucznej inteligencji Vodlix została stworzona z myślą o osiąganiu wyników. Vodlix to „Shopify świata OTT”: w pełni dostosowana do potrzeb klienta platforma do strumieniowego przesyłania treści wideo, która pozwala każdemu twórcy, nadawcy lub firmie medialnej uruchomić markową usługę na poziomie Netflixa bez żadnych nakładów inwestycyjnych (CAPEX) i bez własnego zespołu inżynierów. A ponieważ Vodlix działa w oparciu o sztuczną inteligencję, te same zasady wyszukiwania opisane w tym przewodniku sprawdzają się tam, gdzie mają największe znaczenie:

Rzetelne wyszukiwanie treści. Zamiast ogólnych propozycji, wyszukiwanie w stylu RAG w oparciu o własny katalog oraz analizę zachowań użytkowników pozwala wyświetlać odpowiedni tytuł właściwemu odbiorcy, co zwiększa czas oglądania i zmniejsza odpływ widzów.
Wyszukiwanie intuicyjne i precyzyjne. Wyszukiwanie semantyczne pozwala odbiorcom znajdować treści na podstawie znaczenia — na przykład „inspirujący film dokumentalny o oceanie” — zamiast po dokładnych tytułach, a wyniki opierają się na rzeczywistych zasobach biblioteki.
Rzetelne wsparcie. Asystent oparty na technologii RAG może odpowiadać na pytania abonentów i administratorów, czerpiąc informacje z Twojego centrum pomocy i dokumentacji, zapewniając dokładne odpowiedzi przez całą dobę, bez zniekształcania zasad.
Wgląd bez domysłów. Analizy Vodlix dostarczają dane stanowiące „źródło prawdy”, dzięki czemu każda warstwa sztucznej inteligencji opiera się na rzeczywistych zachowaniach widzów.

Wniosek jest prosty: przyszłość streamingu opiera się na praktycznej sztucznej inteligencji, a praktyczna sztuczna inteligencja opiera się na wyszukiwaniu treści. Niezależnie od tego, czy uruchamiasz swoją pierwszą usługę VOD, czy też rozbudowujesz sieć telewizji na żywo na różnych urządzeniach, Vodlix zapewnia infrastrukturę typu white label, możliwości monetyzacji (SVOD, AVOD i TVOD) oraz gotową do wykorzystania sztucznej inteligencji platformę, która to umożliwi.

Chcesz uruchomić bardziej zaawansowaną platformę streamingową? Zarezerwuj bezpłatną prezentację Vodlix i przekonaj się, jak ponad 200 marek zwiększa swoje przychody dzięki w pełni spersonalizowanemu, opartemu na sztucznej inteligencji rozwiązaniu OTT, które można uruchomić w ciągu kilku dni, a nie miesięcy.

Podsumowanie

Technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG) wypełnia lukę między tym, co potrafią powiedzieć duże modele językowe, a tym, co potrafią udowodnić. Łącząc szybką, przeszukiwalną bazę wiedzy z zdolnością rozumowania dużego modelu językowego (LLM), RAG dostarcza odpowiedzi, które są dokładne, aktualne i których źródło można zidentyfikować – a właśnie tego wymagają rzeczywiste zastosowania. Od korporacyjnych centrów obsługi klienta po globalne platformy streamingowe – wyszukiwanie staje się stałym elementem struktury sztucznej inteligencji, a zespoły, które wdrożą tę technologię już teraz, stworzą najbardziej zaufane produkty następnej dekady.

FAQ

Czym jest RAG w uproszczeniu?

RAG (ang. retrieval-augmented generation) to metoda, która pozwala sztucznej inteligencji przed udzieleniem odpowiedzi wyszukiwać istotne informacje z bazy wiedzy, zamiast opierać się wyłącznie na danych szkoleniowych. Można to porównać do udostępnienia sztucznej inteligencji „otwartej książki”, z której może czerpać informacje, co sprawia, że jej odpowiedzi są dokładniejsze i bardziej aktualne.

W jaki sposób metoda RAG ogranicza halucynacje generowane przez sztuczną inteligencję?

Pobierając rzeczywiste dokumenty i wstawiając je do polecenia, technologia RAG opiera odpowiedź modelu na weryfikowalnych faktach. Model udziela odpowiedzi na podstawie dostarczonego kontekstu, a nie zgadując na podstawie własnej pamięci, co znacznie ogranicza liczbę pewnych zmyśleń.

Czy metoda RAG jest lepsza od dostrajania?

Służą one różnym celom. Metoda dostrajania uczy model stylu lub umiejętności poprzez zmianę jego wewnętrznych wag, natomiast RAG zmienia zakres wiedzy dostępnej dla modelu w momencie wysłania zapytania. W przypadku udzielania odpowiedzi na podstawie aktualnych lub prywatnych danych RAG jest zazwyczaj lepszym i tańszym rozwiązaniem; obie metody można też łączyć.

Czy do korzystania z RAG potrzebna jest baza danych wektorowa?

Jeśli chodzi o projekty wykraczające poza niewielki prototyp, to tak. Baza danych wektorowa przechowuje reprezentacje wektorowe i umożliwia szybkie wyszukiwanie semantyczne, dzięki czemu pobieranie dokumentów na dużą skalę staje się praktyczne. W przypadku niewielkich eksperymentów można zamiast tego skorzystać z indeksu w pamięci.

Jaka jest różnica między osadzaniem a wyszukiwaniem semantycznym?

Wbudowania to numeryczne reprezentacje znaczenia poszczególnych fragmentów tekstu. Wyszukiwanie semantyczne to proces polegający na porównywaniu tych wbudowań w celu znalezienia fragmentów najbardziej trafnych w odniesieniu do zapytania. Wbudowania to dane; wyszukiwanie semantyczne to operacja wykonywana na tych danych.

Czy technologia RAG może współpracować z danymi przedsiębiorstw prywatnych?

Tak. To jedna z jego największych zalet. Technologia RAG pozwala dużemu modelowi językowemu odpowiadać na pytania dotyczące dokumentów wewnętrznych firmy bez konieczności uwzględniania tych danych w procesie uczenia modelu, co czyni ją bezpieczną podstawą dla sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.