Исследователи Google AI предлагают новый подход RAG для решения проблем с извлечением и конфликтами знаний в LLM.

 Google AI Researchers Propose Astute RAG: A Novel RAG Approach to Deal with the Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts of LLMs

“`html

Улучшение ИИ с помощью Astute RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) — это важная техника, которая позволяет ИИ использовать внешние знания для улучшения своих ответов. Системы RAG помогают ИИ получать дополнительную информацию из различных источников, что повышает их эффективность в задачах, требующих знаний.

Проблемы с RAG

Однако у RAG есть свои недостатки. Часто возникают конфликты между внутренними знаниями ИИ и внешними данными, что может снижать надежность ответов. Основные проблемы:

  • Неполнота извлечения: до 70% извлеченных данных могут быть неверными или устаревшими.
  • Конфликты знаний: 19.2% случаев показывают несоответствия между внутренними и внешними источниками.

Решение: Astute RAG

Исследователи из Google Cloud AI и Университета Южной Калифорнии разработали Astute RAG, который предлагает новый подход к решению проблем RAG. Основные преимущества:

  • Адаптивная структура: система динамически настраивает использование внутренних и внешних знаний.
  • Консолидация знаний: сравнение внутренних знаний с извлеченными данными для устранения конфликтов.
  • Устойчивость: даже в сложных условиях Astute RAG показывает высокую точность.

Результаты экспериментов

Astute RAG продемонстрировал улучшение точности на 6.85% по сравнению с традиционными системами RAG. В самых сложных сценариях он все равно показывал высокие результаты, близкие к использованию только внутренних знаний.

Выводы

Astute RAG эффективно решает проблемы конфликтов знаний и улучшает надежность ответов ИИ. Это решение подходит для реальных приложений, особенно в сложных ситуациях с ненадежными внешними источниками.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте возможности: определите, где ИИ может быть полезен.
  • Установите KPI: определите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите решение: найдите подходящее ИИ-решение для вашей компании.
  • Постепенное внедрение: начинайте с небольших проектов и анализируйте результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.

Попробуйте наш AI Sales Bot, который поможет вам в продажах и снизит нагрузку на вашу команду.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: