Архитектура RAG
RAG – это фреймворк искусственного интеллекта, который оптимизирует вывод большой языковой модели (LLM), обращаясь к авторитетной базе знаний вне источников обучения. RAG объединяет возможности LLM с преимуществами традиционных систем информационного поиска, таких как базы данных, чтобы помочь ИИ писать более точный и актуальный текст.
Применение RAG в реальных приложениях
Применения RAG широко распространены сегодня в различных областях. Некоторые общие случаи использования включают:
- Улучшение систем вопросов и ответов путем извлечения точной информации из авторитетных источников.
- Оптимизация создания контента путем генерации соответствующей информации.
- Улучшение разговорных агентов, обеспечивая точные и контекстно значимые ответы.
- Использование в системах поиска на основе знаний, образовательных инструментах и юридических помощниках.
Основные вызовы
Хотя приложения RAG очень мощны в информационном поиске, существуют несколько ограничений, которые необходимо учитывать для эффективного использования RAG:
- Зависимость от внешних источников данных и сложности построения и поддержания интеграций с данными сторонних поставщиков.
- Возможное нарушение конфиденциальности из-за данных, содержащих личную информацию.
- Задержка в ответе из-за размера источника данных, сетевых задержек и увеличения количества запросов, которые должна обрабатывать система поиска.
- Риск получения ложной или предвзятой информации из-за ненадежных источников данных.
- Сложности в настройке вывода для включения источников, особенно при работе с несколькими источниками данных.
Будущие тенденции
Утилитарность приложения RAG может быть дополнительно увеличена, если оно сможет обрабатывать не только текстовую информацию, но и различные типы данных – таблицы, графики, диаграммы. Развитие мультимодальных LLM, таких как Pix2Struct, поможет создать такие модели, улучшая способность системы отвечать на вопросы и предоставлять более точные и контекстно значимые ответы.