RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это недавний способ усовершенствовать LLM весьма эффективным способом, объединяющий генеративную мощь и извлечение данных в реальном времени. RAG позволяет данной системе, управляемой ИИ, выдавать контекстные результаты, которые являются точными, релевантными и обогащенными данными, тем самым давая им преимущество перед чистыми LLM.
Оптимизация RAG — это целостный подход, который состоит из настройки данных, тонкой настройки модели и оперативного проектирования. В этой статье эти компоненты подробно рассматриваются, чтобы получить ориентированные на предприятие сведения о том, как эти компоненты могут быть лучшими для Корпоративные модели искусственного интеллекта.
Улучшение данных для повышения производительности ИИ
- Очистка и организация данных: Данные всегда должны быть очищены перед надлежащим использованием, чтобы удалить ошибки, дубликаты и нерелевантные разделы. Возьмем, к примеру, ИИ поддержки клиентов. ИИ должен ссылаться только на точные и актуальные часто задаваемые вопросы, чтобы не раскрывать устаревшую информацию.
- Внедрение доменно-специфического набора данных: Производительность потенциально улучшается за счет внедрения специализированных наборов данных, разработанных для определенных областей. Частью достижения является внедрение медицинских журналов и отчетов пациентов (с соответствующими соображениями конфиденциальности) в ИИ в области здравоохранения, чтобы позволить ИИ здравоохранения давать обоснованные ответы.
- Использование метаданных: Используемые метаданные могут включать в себя такую информацию, как временные метки, авторство и идентификаторы местоположения; это помогает с поиском, поскольку находится в правильном контексте. Например, ИИ может видеть, когда была опубликована новостная статья, и это может означать, что информация более новая, и, следовательно, должна быть выдвинута вперед в резюме.
Подготовка данных для RAG
- Сбор данных: Безусловно, это самый базовый шаг, на котором вы собираете или потребляете новые данные, чтобы модель оставалась в курсе текущих событий. Например, ИИ, опасающийся предсказывать погоду, всегда должен собирать данные и время из метеорологических баз данных, чтобы выдавать жизнеспособные прогнозы.
- Очистка данных: Рассмотрим необработанные данные, поступающие на вход. Сначала их нужно просмотреть, прежде чем подвергать дальнейшей обработке, чтобы удалить ошибки, несоответствия или другие проблемы. Это может включать такие действия, как правильное разделение длинных статей на короткие сегменты, которые позволят ИИ сосредоточиться только на соответствующих частях во время контекстно-свободного анализа.
- Информация о фрагментации: После того, как данные прошли весь процесс очистки, они будут организованы в более мелкие фрагменты, так что каждый фрагмент не будет превышать пределы и факторы, проанализированные на этапе обучения модели. Каждый отрывок должен быть соответствующим образом обобщен в нескольких абзацах или извлечь пользу из других методов обобщения.
- Аннотация данных: Процесс манипуляции, включающий маркировку или идентификацию данных, добавляет совершенно новый рывок для улучшения поиска, информируя ИИ о контекстуальном вопросе. Это должно позволить более эффективно анализировать настроения отзывов клиентов, которые манипулируются в полезные текстовые приложения, когда они маркируются общими эмоциями и чувствами.
- Процессы обеспечения качества: Процессы QA должны проходить строгие проверки качества, чтобы только качественные данные проходили через процессы обучения и поиска. Это может включать двойную проверку вручную или программно на предмет согласованности и точности.
Настройка LLM для конкретных задач
Персонализация LLM — это настройка различных настроек в ИИ для повышения эффективности модели при выполнении определенных задач или в духе содействия определенным отраслям. Однако эта настройка модели может помочь повысить способность модели распознавать шаблон.
- Модели тонкой настройки: Тонкая настройка — это обучение модели на заданных наборах данных для понимания тонкостей, характерных для домена. Например, юридическая фирма может выбрать эту модель ИИ для точного составления контрактов в дальнейшем, поскольку она рассмотрит множество юридических документов.
- Непрерывное обновление данных: Вы хотите убедиться, что источники данных модели точны, и это сохраняет ее достаточно релевантной, чтобы реагировать на развивающиеся темы. То есть финансовый ИИ должен регулярно обновлять свою базу данных, чтобы получать самые свежие цены акций и экономические отчеты.
- Корректировки, специфичные для конкретной задачи: Определенные модели, которые были приспособлены для определенных задач, способны изменять одну или обе функции и параметры на те, которые лучше всего подходят для этой конкретной задачи. Анализ настроений ИИ может быть модифицирован, например, для распознавания определенных отраслевых терминов или фраз.
Создание эффективных подсказок для моделей RAG
Prompt Engineering можно понимать как способ создания желаемого результата с помощью идеально созданного подсказки. Думайте об этом так, как будто вы программируете своего LLM для создания желаемого результата, и вот несколько способов создания эффективной подсказки для моделей RAG:
- Четко сформулированные и точные подсказки: Более четкая подсказка дает лучший ответ. Вместо того, чтобы спрашивать: «Расскажите мне о технологиях», может быть полезно спросить: «Каковы последние достижения в области технологий смартфонов?»
- Итеративное продвижение подсказок: Постоянное совершенствование подсказки на основе обратной связи повышает ее эффективность. Например, если пользователи находят ответы слишком техническими, подсказку можно скорректировать, чтобы она требовала более простого объяснения.
- Методы контекстного подсказывания: Подсказки могут быть контекстно-зависимыми, чтобы адаптировать ответы ближе к ожиданиям пользователей. Примером может служить использование предпочтений пользователя или предыдущих взаимодействий в подсказках, что дает гораздо более личные результаты.
- Расположите подсказки в логической последовательности: Организация подсказок в логической последовательности помогает в освоении материала
важная информация. Например, когда кто-то спрашивает об историческом событии, было бы более уместно сначала спросить: «Что произошло?», прежде чем он продолжит спрашивать: «Почему это было важно?»
Теперь вот как получить наилучшие результаты от систем RAG
Регулярные конвейеры оценки: Согласно некоторым оценкам, настройка системы оценки поможет RAG отслеживать его качество с течением времени, т. е. регулярно проверять, насколько хорошо работают как части поиска, так и генерации RAG. Короче говоря, выяснить, насколько хорошо ИИ отвечает на вопросы в различных сценариях.
Внедрение циклов обратной связи с пользователем: обратная связь с пользователем позволяет постоянно улучшать то, что может предложить система. Эта обратная связь также позволяет пользователю сообщать о вещах, которые крайне нуждаются в решении.
