“`html
Проблемы внедрения Retrieval Augmented Generation (RAG) в производство
Отсутствие контента
Проблема заключается в отсутствии необходимой информации в базе знаний, что приводит к неправильным ответам модели.
Решения:
- Очистка данных: удаление шума, избыточной информации и ошибок, включая опечатки и грамматические ошибки.
- Улучшенная подсказка: настройка системы на вывод “Я не знаю” в случае отсутствия ответа.
Неверная спецификация
Проблема возникает, когда результат является неоднозначным или недостаточно конкретным, требуя дополнительных запросов для уточнения.
Решения:
- Применение продвинутых методов извлечения: рекурсивное извлечение, извлечение по окнам предложений и другие техники для получения более точной информации.
- Настройка гиперпараметров: улучшение процесса извлечения путем настройки гиперпараметров.
Неполный вывод
Даже при наличии необходимой информации в контексте, система может выдавать неполные ответы.
Решения:
- Преобразование запросов: использование трансформации запросов для улучшения способности системы к выводу полной информации.
В заключение, внедрение системы RAG может показаться простым, но обеспечение ее эффективной работы в реальной среде требует серьезных усилий. Решение описанных проблем подчеркивает важность тщательного тестирования и настройки для успешного применения в реальных приложениях.
Если вам нужна помощь во внедрении ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
