“`html
RobustRAG: Уникальная защитная структура, разработанная для противодействия атакам на извлечение в retrieval-augmented generation (RAG) системах
Retrieval-augmented generation (RAG) – это мощная стратегия, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLM), интегрируя внешние знания. Однако RAG подвержен особому типу атак, известных как извлечение порчи. В этих типах атак злоумышленники вводят разрушительные разделы в коллекцию извлеченных документов, что приводит к тому, что модель производит ответы, которые либо ошибочны, либо обманчивы. Эта уязвимость серьезно угрожает надежности систем, использующих RAG.
Практические решения и ценность:
В результате недавних исследований от Принстонского университета и Университета Калифорнии в Беркли была представлена уникальная защитная структура RobustRAG для борьбы с этими угрозами. RobustRAG создана специально для защиты от извлечения порчи, применяя методологию изолирования, а затем совмещения. Это означает, что для предоставления различных ответов модель сначала анализирует каждый извлеченный текст отдельно. Затем окончательное решение создается безопасным объединением этих отдельных ответов.
Были разработаны алгоритмы на основе ключевых слов и декодирования для обеспечения безопасного объединения структурированных текстовых ответов и достижения надежности RobustRAG. Эти алгоритмы гарантируют, что влияние загрязненных отрывков может быть ограничено и снижено в процессе совмещения, даже если некоторые из них были восстановлены.
Способность RobustRAG достигать подлинной надежности является одним из ее ключевых преимуществ. Это означает, что для определенных типов запросов можно доказать формальными средствами, что RobustRAG всегда будет генерировать точные результаты, даже если злоумышленник знает все детали защитных мер и может ввести конечное количество вредоносных отрывков.
Внимательные исследования на различных наборах данных, включая вопросно-ответные (QA) и производственные наборы длинных текстов, доказали эффективность и универсальность RobustRAG. Эти тесты показали, что RobustRAG не только обеспечивает надежную защиту от извлечения порчи, но также хорошо справляется с обобщением на различные нагрузки и наборы данных. Именно поэтому RobustRAG является эффективным вариантом для улучшения безопасности и надежности систем извлечения-увеличения поколения.
Ознакомьтесь с статьей. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш список рассылки.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 43 тыс. участников в ML SubReddit и ознакомьтесь с нашей платформой AI Events.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте RobustRAG: A Unique Defense Framework Developed for Opposing Retrieval Corruption Attacks in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
