Генерация с дополнением извлечёнными данными (RAG)

Добро пожаловать в мир генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG)! В этом уроке Вы познакомитесь с мощным методом, который делает большие языковые модели (LLM) более точными и надёжными.

RAG объединяет обширные знания LLM с актуальной внешней информацией. Это похоже на то, как если бы во время сложного экзамена Вам разрешили пользоваться открытым учебником!

Обычные LLM, несмотря на впечатляющие возможности, имеют ряд ограничений:

• Галлюцинации: Иногда они могут генерировать фактически неверную или бессмысленную информацию.
• Устаревшие знания: Их знания ограничены датой окончания периода, представленного в обучающих данных.
• Недостаток конкретики: Они могут не знать узкоспециализированных или закрытых фактов, относящихся к конкретной области.
• Отсутствие ссылок на источники: Им сложно сообщить, откуда именно взята информация.

RAG устраняет эти ограничения, объединяя систему извлечения с генеративной LLM.

До того как LLM сгенерирует ответ, RAG извлекает релевантную информацию из надёжной внешней базы знаний. Затем эта извлечённая информация «дополняет» (улучшает) промпт, передаваемый LLM.

Первый шаг в RAG — извлечение. Когда пользователь задаёт вопрос, в работу вступает специальный компонент извлечения.

• Он анализирует запрос пользователя.
• Он выполняет поиск в большой внешней базе знаний, например среди документов, баз данных или веб-страниц.
• Он находит и извлекает наиболее релевантные фрагменты информации или «документы», связанные с запросом.

После извлечения релевантной информации выполняется следующий шаг — дополнение.

• Извлечённые фрагменты текста напрямую вставляются в исходный промпт пользователя.
• Так создаётся «дополненный промпт», содержащий и запрос пользователя, и фактический контекст.
• Этот обогащённый промпт предоставляет LLM конкретные данные, необходимые для формирования точного ответа.

Наконец, выполняется этап генерации. Большая языковая модель получает дополненный промпт.

• Теперь релевантный контекст явно предоставлен, и LLM генерирует ответ.
• Ей предлагается основывать ответ прежде всего на предоставленной информации, а не полагаться только на предварительно обученные знания.
• В результате ответы становятся более обоснованными, фактически точными и проверяемыми.

Внедрение RAG даёт несколько важных преимуществ:

• Снижение числа галлюцинаций: Ответы LLM опираются на факты из базы знаний.
• Актуальная информация: Доступ к текущим данным, которые появились после окончания периода, представленного в обучающих данных LLM.
• Специализация по предметной области: Легко подключать закрытые или специализированные данные организации.
• Объяснимость: Система часто может указывать источники, из которых была извлечена информация.

Рассмотрим простое взаимодействие с RAG:

1. Запрос пользователя: «Когда была завершена Эйфелева башня?»
2. Извлечение: Система выполняет поиск в базе исторических фактов и находит: «Эйфелева башня была завершена 31 марта 1889 года».
3. Дополнение: Промпт становится таким: «Основываясь на следующей информации: „Эйфелева башня была завершена 31 марта 1889 года“, когда она была завершена?»
4. Генерация: LLM отвечает: «Эйфелева башня была завершена 31 марта 1889 года».

В основе системы RAG лежат два основных логических компонента:

• Компонент извлечения: Этот компонент отвечает за поиск и получение наиболее релевантных документов или фрагментов данных из внешней базы знаний на основе запроса пользователя.
• Генератор: Это сама большая языковая модель (LLM), которая объединяет исходный запрос пользователя с извлечённым контекстом и создаёт связный содержательный ответ.

Теперь Вы знаете основную идею и архитектуру генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG). RAG — важный метод создания более надёжных, фактически точных приложений на основе LLM, учитывающих контекст.

Объединяя извлечение и генерацию, RAG позволяет LLM взаимодействовать с динамическими внешними данными и формировать ответы на их основе. Далее Вы узнаете, какую важную роль в эффективном извлечении для систем RAG играют векторные базы данных!