Zatiaľ čo veľké jazykové modely (LLM) majú radi GPT-3 a Lama sú pôsobivé svojimi schopnosťami, často potrebujú viac informácií a väčší prístup k údajom špecifickým pre danú doménu. Generácia rozšírená o vyhľadávanie (RAG) rieši tieto výzvy kombináciou LLM s vyhľadávaním informácií. Táto integrácia umožňuje plynulé interakcie s údajmi v reálnom čase pomocou prirodzeného jazyka, čo vedie k jeho rastúcej popularite v rôznych odvetviach. S rastúcim dopytom po RAG sa však jeho závislosť od statických znalostí stala výrazným obmedzením. Tento článok sa ponorí do tohto kritického úzkeho miesta a do toho, ako by zlúčenie RAG s dátovými tokmi mohlo odomknúť nové aplikácie v rôznych doménach.
Ako RAG predefinujú interakciu so znalosťami
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinuje veľké jazykové modely (LLM) s technikami získavania informácií. Hlavným cieľom je prepojiť vstavané znalosti modelu s rozsiahlymi a neustále rastúcimi informáciami dostupnými v externých databázach a dokumentoch. Na rozdiel od tradičných modelov, ktoré závisia výlučne od už existujúcich trénovacích údajov, RAG umožňuje jazykovým modelom prístup k externým dátovým úložiskám v reálnom čase. Táto schopnosť umožňuje generovať kontextovo relevantné a fakticky aktuálne odpovede.
Keď používateľ položí otázku, RAG efektívne prehľadá príslušné súbory údajov alebo databázy, získa najrelevantnejšie informácie a vytvorí odpoveď na základe najnovších údajov. Táto dynamická funkcia robí RAG agilnejším a presnejším ako modely ako GPT-3 alebo BERTktoré sa opierajú o vedomosti získané počas školenia, ktoré môžu rýchlo zastarať.
Schopnosť interakcie s externými znalosťami prostredníctvom prirodzeného jazyka urobila z RAG základné nástroje pre podniky aj jednotlivcov, najmä v oblastiach, ako je podpora zákazníkov, právne služby a akademický výskum, kde sú včasné a presné informácie životne dôležité.
Ako RAG funguje
Retrieval-augmented generation (RAG) funguje v dve kľúčové fázy: získavanie a generovanie. V prvej fáze, pri vyhľadávaní, model skenuje vedomostnú základňu, ako je databáza, webové dokumenty alebo textový korpus, aby našiel relevantné informácie, ktoré zodpovedajú vstupnému dotazu. Tento proces využíva a vektorová databázaktorý ukladá údaje ako husté vektorové reprezentácie. Tieto vektory sú matematické vloženia, ktoré zachytávajú sémantický význam dokumentov alebo údajov. Po prijatí dotazu model porovnáva vektorovú reprezentáciu dotazu s vektorovou reprezentáciou vo vektorovej databáze, aby efektívne lokalizoval najrelevantnejšie dokumenty alebo úryvky.
Po identifikácii relevantných informácií sa začína fáza generovania. Jazykový model spracováva vstupný dotaz spolu so získanými dokumentmi a integruje tento externý kontext, aby vytvoril odpoveď. Tento dvojkrokový prístup je obzvlášť výhodný pre úlohy, ktoré si vyžadujú aktualizácie informácií v reálnom čase, ako je zodpovedanie technických otázok, sumarizácia aktuálnych udalostí alebo riešenie otázok špecifických pre danú doménu.
Výzvy statických RAG
Ako majú vývojové rámce AI LangChain a LlamaIndex zjednodušujú vytváranie RAG systémov, ich priemyselné využitie stúpa. Zvyšujúci sa dopyt po RAG však poukázal na niektoré obmedzenia tradičných statických modelov. Tieto výzvy vyplývajú najmä zo spoliehania sa na zdroje statických údajov, ako sú dokumenty, súbory PDF a pevné súbory údajov. Zatiaľ čo statické RAG spracovávajú tieto typy informácií efektívne, často potrebujú pomoc s dynamickými alebo často sa meniacimi údajmi.
Jedným z významných obmedzení statických RAG je ich závislosť od vektorových databáz, ktoré vyžadujú úplné opätovné indexovanie vždy, keď dôjde k aktualizácii. Tento proces môže výrazne znížiť efektivitu, najmä pri interakcii s údajmi v reálnom čase alebo s neustále sa vyvíjajúcimi údajmi. Hoci vektorové databázy sú zbehlé v získavaní neštruktúrovaných údajov pomocou približných vyhľadávacích algoritmov, chýba im schopnosť pracovať s relačnými databázami založenými na SQL, ktoré vyžadujú dopytovanie štruktúrovaných tabuľkových údajov. Toto obmedzenie predstavuje značnú výzvu v sektoroch, ako sú financie a zdravotníctvo, kde sa vlastnícke údaje často vyvíjajú prostredníctvom zložitých štruktúrovaných kanálov počas mnohých rokov. Okrem toho, spoliehanie sa na statické údaje znamená, že v rýchlo sa rozvíjajúcich prostrediach môžu byť reakcie generované statickými RAG rýchlo zastarané alebo irelevantné.
Streamovacie databázy a RAG
Zatiaľ čo tradičné systémy RAG sa spoliehajú na statické databázy, odvetvia ako financie, zdravotníctvo a živé správy sa čoraz viac obracajú na prúdové databázy pre správu údajov v reálnom čase. Na rozdiel od statických databáz, streamingové databázy neustále prijímať a spracovávať informácie, čím sa zabezpečí, že aktualizácie budú okamžite dostupné. Táto bezprostrednosť je kľúčová v oblastiach, kde záleží na presnosti a aktuálnosti, ako je sledovanie zmien na akciovom trhu, monitorovanie zdravia pacientov alebo hlásenie najnovších správ. Povaha streamingových databáz riadená udalosťami umožňuje prístup k čerstvým údajom bez oneskorení alebo neefektívnosti opätovného indexovania, čo je bežné v statických systémoch.
Súčasné spôsoby interakcie so streamovanými databázami sa však stále vo veľkej miere spoliehajú na tradičné metódy dotazovania, ktoré môžu mať problém udržať krok s dynamickou povahou údajov v reálnom čase. Manuálne dopytovanie tokov alebo vývoj vlastných kanálov môže byť ťažkopádny, najmä ak je potrebné rýchlo analyzovať veľké množstvo údajov. Nedostatok inteligentných systémov, ktoré dokážu pochopiť a generovať poznatky z tohto nepretržitého toku údajov, zdôrazňuje potrebu inovácie v interakcii údajov v reálnom čase.
Táto situácia vytvára príležitosť pre novú éru interakcie poháňanej AI, kde sa modely RAG hladko integrujú so streamingovými databázami. Kombináciou schopnosti RAG generovať reakcie so znalosťami v reálnom čase môžu systémy AI získavať najnovšie údaje a prezentovať ich relevantným a použiteľným spôsobom. Zlúčenie RAG so streamingovými databázami by mohlo predefinovať spôsob, akým narábame s dynamickými informáciami, a ponúknuť firmám a jednotlivcom flexibilnejší, presnejší a efektívnejší spôsob práce s neustále sa meniacimi údajmi. Predstavte si, že finanční giganti ako Bloomberg používajú chatbotov na vykonávanie štatistických analýz v reálnom čase na základe čerstvých informácií o trhu.
Prípady použitia
Integrácia RAG s dátovými tokmi má potenciál transformovať rôzne priemyselné odvetvia. Niektoré z pozoruhodných prípadov použitia sú:
- Platformy finančného poradenstva v reálnom čase: Vo finančnom sektore môže integrácia RAG a streamingových databáz umožniť poradenské systémy v reálnom čase, ktoré ponúkajú okamžitý prehľad o pohyboch na akciovom trhu, kolísaní meny alebo investičných príležitostiach na základe údajov. Investori mohli dopytovať tieto systémy v prirodzenom jazyku, aby získali najaktuálnejšie analýzy, čo im pomôže robiť informované rozhodnutia v rýchlo sa meniacom prostredí.
- Dynamické monitorovanie a pomoc zdravotnej starostlivosti: V zdravotníctve, kde sú údaje v reálnom čase kritické, by integrácia RAG a streamingových databáz mohla predefinovať monitorovanie a diagnostiku pacienta. Streamovanie databáz by prijímalo údaje o pacientoch z nositeľných zariadení, senzorov alebo nemocničných záznamov v reálnom čase. Systémy RAG by zároveň mohli generovať personalizované lekárske odporúčania alebo výstrahy na základe najaktuálnejších informácií. Napríklad lekár by mohol požiadať systém AI o najnovšie vitálne funkcie pacienta a v reálnom čase dostávať návrhy na možné zásahy, berúc do úvahy historické záznamy a okamžité zmeny v pacientovom stave.
- Súhrn a analýza živých správ: Spravodajské organizácie často spracúvajú obrovské množstvo údajov v reálnom čase. Kombináciou RAG so streamingovými databázami môžu novinári alebo čitatelia okamžite pristupovať ku stručným prehľadom o novinkách v reálnom čase, vylepšeným o najnovšie aktualizácie. Takýto systém by mohol rýchlo spájať staršie informácie so živými spravodajskými kanálmi a vytvárať kontextové príbehy alebo prehľady o prebiehajúcich globálnych udalostiach a ponúkať včasné a komplexné pokrytie dynamických situácií, ako sú voľby, prírodné katastrofy alebo pády na burze.
- Živá športová analýza: Platformy pre športovú analýzu môžu ťažiť z konvergencie RAG a databáz streamovania tým, že ponúkajú prehľad o prebiehajúcich hrách alebo turnajoch v reálnom čase. Napríklad tréner alebo analytik by mohol požiadať systém AI o výkon hráča počas živého zápasu a systém by vygeneroval správu s použitím historických údajov a herných štatistík v reálnom čase. To by mohlo športovým tímom umožniť robiť informované rozhodnutia počas hier, ako je úprava stratégií na základe aktuálnych údajov o únave hráčov, taktike súpera alebo herných podmienkach.
Zrátané a podčiarknuté
Zatiaľ čo tradičné systémy RAG sa spoliehajú na statické znalostné bázy, ich integrácia so streamingovými databázami umožňuje podnikom v rôznych odvetviach využiť bezprostrednosť a presnosť živých údajov. Od finančného poradenstva v reálnom čase až po dynamické monitorovanie zdravotnej starostlivosti a okamžitú analýzu správ, toto spojenie umožňuje citlivejšie, inteligentnejšie a kontextové rozhodovanie. Potenciál systémov poháňaných RAG transformovať tieto sektory zdôrazňuje potrebu neustáleho vývoja a nasadzovania, aby sa umožnila agilnejšia a prehľadnejšia interakcia údajov.