Традиционные RAG-рамки не справляются: Megagon Labs представляет ‘Insight-RAG’
Традиционные RAG-методы привлекли внимание благодаря своей способности улучшать большие языковые модели (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний. Однако они часто ограничиваются поверхностной релевантностью документов, упуская глубокие инсайты и информацию, распределенную по нескольким источникам. Эти методы в основном подходят для простых задач, таких как ответ на вопросы, и не справляются с более сложными приложениями, такими как синтезирование инсайтов из качественных данных или анализ сложного юридического или бизнес-контента.
Проблемы традиционных RAG-методов
Хотя ранние модели RAG улучшили точность в задачах, таких как суммирование и открытые вопросы, их механизмы извлечения не способны извлекать нюансы информации. Новые варианты, такие как Iter-RetGen и self-RAG, пытаются управлять многоступенчатым мышлением, но не подходят для недекомпозируемых задач. Исследования в области извлечения инсайтов показали, что LLM могут эффективно извлекать детализированную, контекстно-специфическую информацию из неструктурированного текста.
Представление Insight-RAG
Исследователи Megagon Labs разработали Insight-RAG, новый фреймворк, который улучшает традиционный подход RAG, добавляя этап извлечения инсайтов. Вместо того чтобы полагаться на поверхностное извлечение документов, Insight-RAG сначала использует LLM для определения ключевых информационных потребностей запроса. Затем LLM, адаптированная к конкретной области, извлекает соответствующий контент, создавая окончательный, насыщенный контекстом ответ.
Компоненты Insight-RAG
Insight-RAG состоит из трех основных компонентов, направленных на устранение недостатков традиционных методов RAG:
- Идентификатор инсайтов: анализирует входящий запрос для определения его основных информационных потребностей.
- Извлекатель инсайтов: использует адаптированную LLM для извлечения детализированного контента.
- Генератор ответов: объединяет оригинальный запрос с извлеченными инсайтами для создания точного ответа.
Оценка Insight-RAG
Для оценки Insight-RAG исследователи создали три эталона, используя аннотации из наборов данных AAN и OC. Эксперименты показали, что Insight-RAG значительно превосходит традиционные методы RAG, особенно в задачах, связанных с скрытой или распределенной информацией.
Заключение и будущее Insight-RAG
Insight-RAG представляет собой новый фреймворк, который улучшает традиционный RAG, добавляя этап извлечения ключевых инсайтов. Этот метод решает проблемы стандартного RAG, такие как упущенные детали и интеграция информации из нескольких документов. В будущем планируется расширение применения в таких областях, как право и медицина, а также внедрение иерархического извлечения инсайтов.
Практические рекомендации по внедрению ИИ в бизнес
Рассмотрите возможность автоматизации процессов и выявите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный эффект. Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать. Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты и примеры решений
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наши обновления в Telegram.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно.
