RAG (Retrieval-Augmented Generation) to nowy sposób na udoskonalenie LLM w wysoce efektywny sposób, łączący moc generatywną i wyszukiwanie danych w czasie rzeczywistym. RAG pozwala danemu systemowi sterowanemu przez AI na produkowanie kontekstowych wyników, które są dokładne, istotne i wzbogacone o dane, dając im tym samym przewagę nad czystymi LLM.
Optymalizacja RAG to holistyczne podejście, które obejmuje dostrajanie danych, dostrajanie modelu i szybką inżynierię. W tym artykule szczegółowo omówiono te komponenty, aby uzyskać zorientowane na przedsiębiorstwo spostrzeżenia na temat tego, w jaki sposób te komponenty mogą być najlepsze dla modele sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw.
Ulepszanie danych w celu zwiększenia wydajności sztucznej inteligencji
- Czyszczenie i organizacja danych: Dane muszą być zawsze czyszczone przed właściwym użyciem, aby usunąć błędy, duplikaty i nieistotne sekcje. Weźmy na przykład AI obsługi klienta. AI powinno odnosić się wyłącznie do dokładnych i aktualnych FAQ, aby nie ujawniać nieaktualnych informacji.
- Wstrzykiwanie zestawu danych specyficznego dla domeny: Wydajność jest potencjalnie ulepszona przez wstrzykiwanie specjalistycznych zestawów danych opracowanych dla określonych domen. Częścią osiągnięcia jest wstrzykiwanie czasopism medycznych i raportów pacjentów (z odpowiednimi względami prywatności) do AI w dziedzinie opieki zdrowotnej, aby umożliwić AI opieki zdrowotnej udzielanie świadomych odpowiedzi.
- Wykorzystanie metadanych: Używane metadane mogą obejmować informacje takie jak znaczniki czasu, autorstwo i identyfikatory lokalizacji; pomaga to w wyszukiwaniu, ponieważ jest w odpowiednim kontekście. Na przykład, AI może zobaczyć, kiedy artykuł został opublikowany, co może sygnalizować, że informacje są nowsze i dlatego powinny zostać uwzględnione w podsumowaniu.
Przygotowywanie danych dla RAG
- Zbieranie danych: Zdecydowanie jest to najbardziej podstawowy krok, w którym zbierasz lub wchłaniasz nowe dane, aby model był świadomy bieżących wydarzeń. Na przykład, sztuczna inteligencja, która obawia się przewidywania pogody, powinna zawsze zbierać dane i czas z baz danych meteorologicznych, aby tworzyć wykonalne prognozy.
- Czyszczenie danych: Rozważ surowe dane, które napływają. Najpierw muszą zostać sprawdzone przed dalszym przetwarzaniem w celu usunięcia błędów, niespójności lub innych problemów. Może to obejmować takie działania, jak odpowiednie dzielenie długich artykułów na krótkie segmenty, które pozwolą AI skupić się tylko na odpowiednich częściach podczas analizy bezkontekstowej.
- Informacje o fragmentach: Gdy dane przejdą przez cały proces czyszczenia, zostaną zorganizowane w mniejsze fragmenty, tak aby każdy fragment nie przekraczał limitów i czynników analizowanych na etapie szkolenia modelu. Każdy wyciąg musi zostać odpowiednio podsumowany w kilku akapitach lub skorzystać z innych technik podsumowujących.
- Adnotacja do danych: Proces manipulacji, który obejmuje etykietowanie lub identyfikację danych, dodaje zupełnie nowy bieg do poprawy wyszukiwania poprzez informowanie AI o kontekście. Powinno to umożliwić skuteczniejszą analizę sentymentu opinii klientów manipulowanych w użyteczne aplikacje tekstowe, gdy są one etykietowane ogólnymi emocjami i uczuciami.
- Procesy zapewnienia jakości: Procesy QA muszą przejść przez rygorystyczne kontrole jakości, aby tylko dane wysokiej jakości przechodziły przez procesy szkolenia i pobierania. Może to obejmować podwójne sprawdzanie ręczne lub programowe pod kątem spójności i dokładności.
Dostosowywanie LLM do określonych zadań
Personalizacja LLM to dostosowanie różnych ustawień w AI w celu zwiększenia wydajności modelu w wykonywaniu pewnych zadań lub w duchu ułatwiania pewnych branż. Ta personalizacja modelu może jednak pomóc zwiększyć zdolność modelu do rozpoznawania wzorca.
- Modele dostrajania precyzyjnego: Dostrajanie polega na trenowaniu modelu na danych zestawach danych w celu zrozumienia subtelności specyficznych dla danej domeny. Na przykład kancelaria prawnicza może wybrać ten model AI, aby później dokładnie sporządzać umowy, ponieważ przejrzała wiele dokumentów prawnych.
- Ciągłe aktualizacje danych: Chcesz mieć pewność, że źródła danych modelu są na miejscu i że dzięki temu są wystarczająco istotne, aby reagować na zmieniające się tematy. Innymi słowy, finansowa sztuczna inteligencja musi regularnie aktualizować swoją bazę danych, aby rejestrować aktualne ceny akcji i raporty ekonomiczne.
- Dostosowania specyficzne dla zadania: Niektóre modele, które zostały dopasowane do określonych zadań, są w stanie zmienić jedną lub obie cechy i parametry na takie, które najlepiej pasują do danego zadania. Analiza sentymentów AI może być modyfikowana, na przykład, aby rozpoznawać określone terminologie lub frazy specyficzne dla danej branży.
Tworzenie skutecznych monitów dla modeli RAG
Prompt Engineering można rozumieć jako sposób na wytworzenie pożądanego wyniku przy użyciu perfekcyjnie opracowanego monitu. Pomyśl o tym tak, jakbyś programował swój LLM, aby wygenerował pożądany wynik, a oto kilka sposobów, w jakie możesz stworzyć skuteczny monit dla modeli RAG:
- Wyraźnie sformułowane i precyzyjne podpowiedzi: Bardziej zrozumiały monit wywołuje lepszą odpowiedź. Zamiast pytać: „Opowiedz mi o technologii”, pomocne może być pytanie: „Jakie są najnowsze osiągnięcia w technologii smartfonów?”
- Iteracyjne rozwijanie monitów: Ciągłe udoskonalanie monitu na podstawie opinii zwiększa jego wydajność. Na przykład, jeśli użytkownicy uważają odpowiedzi za zbyt techniczne, monit można dostosować, aby poprosić o prostsze wyjaśnienie.
- Techniki podpowiedzi kontekstowych: Podpowiedzi mogą być zależne od kontekstu, aby dostosować odpowiedzi bliżej oczekiwań użytkowników. Przykładem może być wykorzystanie preferencji użytkownika lub poprzednich interakcji w ramach podpowiedzi, co daje znacznie bardziej osobiste wyniki.
- Układanie monitów w logicznej kolejności: Organizowanie monitów w logicznej kolejności pomaga w ukierunkowaniu
ważne informacje. Na przykład, gdy ktoś pyta o wydarzenie historyczne, bardziej odpowiednie byłoby najpierw powiedzieć: „Co się wydarzyło?” zanim przejdzie do pytania: „Dlaczego było to znaczące?”
Oto jak uzyskać najlepsze rezultaty dzięki systemom RAG
Regularne kanały ewaluacji: Według niektórych ocen, skonfigurowanie systemu ewaluacji pomoże RAG śledzić jego jakość w czasie, tj. rutynowo sprawdzając, jak dobrze działają części RAG dotyczące pobierania i generowania. Krótko mówiąc, sprawdzając, jak dobrze AI odpowiada na pytania w różnych scenariuszach.
Włącz pętle opinii użytkowników: Opinie użytkowników pozwalają na stałe udoskonalanie tego, co system ma do zaoferowania. Ta opinia umożliwia również użytkownikowi zgłaszanie rzeczy, które pilnie wymagają rozwiązania.
