Всем известно, что для эффективного управления и использования больших объемов данных нужны передовые технологии.
Одним из таких решений является приложение Retrieval-Augmented Generation (RAG, генерация с дополненной выборкой), которое улучшает взаимодействие с клиентами, объединяя мощные языковые модели ИИ с данными компании.
В этой статье мы рассмотрим, что такое RAG, как оно функционирует и как компании могут успешно применять его.
Что такое LLM?
Большие языковые модели (LLM) — это продвинутые ИИ-системы, которые обучены на обширных текстовых данных и способны генерировать текст, понимать и обрабатывать язык на высоком уровне. Они используются для создания контента, анализа текста и взаимодействия с пользователями на основе сложных языковых паттернов.
Что представляет собой RAG-приложение?
Retrieval-Augmented Generation объединяет возможности больших языковых моделей (LLM) и систем структурированного поиска данных. Такой подход позволяет ИИ-системам формировать ответы на основе конкретных, релевантных данных из базы знаний компании, что обеспечивает более точные и контекстуально уместные взаимодействия.
Почему одних только больших языковых моделей недостаточно?
Большие языковые модели, например GPT-3 от OpenAI, обладают огромной мощностью, но имеют ограничения в доступе к специализированным данным. Обучение этих моделей на узконаправленных данных может быть дорогостоящим и времязатратным. Приложения RAG предлагают отличное решение, используя уже существующие данные без необходимости масштабного переобучения.
Когда использовать RAG
Приложения RAG являются мощными инструментами для улучшения взаимодействия с клиентами и управления данными. Вот несколько ситуаций, когда RAG может быть особенно полезен:
- Чат на основе ваших данных: Если ваша служба поддержки требует предоставления детализированных ответов на основе внутренних данных, RAG — отличное решение, которое гарантирует, что ваш чатбот будет давать точные и релевантные ответы.
- Эффективный поиск данных: Приложения RAG превосходно справляются с поиском по структурированным данным, быстро находя нужную информацию. Эта возможность улучшает как поддержку клиентов, так и внутренние операции, обеспечивая быструю и точную обработку данных.
- Принятие решений: Если ваша служба поддержки требует предоставления детализированных ответов на основе внутренних данных, RAG — отличное решение, так как гарантирует, что ваш чатбот будет давать точные и релевантные ответы.
- Доступная интеграция ИИ: Обучение больших языковых моделей на ваших данных может быть дорогостоящим и времязатратным. RAG предлагает доступную альтернативу, используя существующие данные без необходимости масштабного переобучения моделей.
- Лучшее взаимодействие с клиентами: RAG предоставляют контекстуально уместные ответы, что улучшает качество взаимодействия с клиентами и стимулирует лояльность к компании.
- Конфиденциальность и безопасность данных: RAG помогают сохранить конфиденциальность информации, что важно для соблюдения правил защиты данных и сохранения контроля над ними.
Конфиденциальность данных
Одна из ключевых проблем при развертывании приложений RAG — защита конфиденциальности данных. Поскольку такие системы могут хранить данные за пределами вашей инфраструктуры, важно внедрить надежные меры безопасности и соблюдать правила защиты данных, чтобы гарантировать сохранность чувствительной информации.
Векторный поиск и текстовые встраивания
Векторный поиск использует текстовые встраивания для преобразования документов в числовые векторы. Это позволяет эффективно выполнять поиск по сходству и точно извлекать документы на основе семантического содержания, а не простого совпадения ключевых слов.
Модели встраивания
Модели встраивания, как закрытые, так и с открытым исходным кодом, играют ключевую роль в векторном поиске. Размер вектора этих моделей является важным критерием: большие векторы предоставляют более детализированные представления, но требуют большего объема вычислительных ресурсов.
Хранение встраиваний
Хранение встраиваний в оптимизированных векторных базах данных важно для эффективного извлечения. Популярные варианты включают ChromaDB, PostgreSQL с расширением pgvector и PineCone, каждый из которых предлагает различные преимущества с точки зрения масштабируемости и производительности.
Стратегия разделения документов
Из-за ограничений контекстного окна LLM, большие документы необходимо разбивать на управляемые части. Этот процесс разделения необходим для более точного поиска и извлечения релевантной информации.
Приложения RAG могут обрабатывать различные типы документов, включая текстовые файлы, PDF, таблицы и базы данных, что делает их универсальными инструментами для управления разнообразными наборами данных.
Фреймворк Langchain
Langchain предлагает надежный фреймворк для интеграции функций RAG, отделяя бизнес-логику от конкретных поставщиков LLM и обеспечивая большую гибкость и возможность настройки.
Использование внешних сервисов
Внешние сервисы, такие как ChatGPT, Claude, Mistral и Gemini, могут улучшить приложения RAG, предоставляя специализированные функции и возможности. Эти сервисы можно интегрировать через API для расширения функциональности вашей системы RAG.
Локальные большие языковые модели (LLM)
Локальные LLM необходимы, когда внешние сервисы слишком дороги или когда приоритетом является конфиденциальность данных. Запуск LLM на локальных серверах гарантирует безопасность и контроль над критической информацией.
Требования к инфраструктуре
Развертывание локальных LLM требует надежной инфраструктуры, особенно высокопроизводительных видеокарт Nvidia, таких как RTX 3090 или RTX 4090. Эти карты обеспечивают необходимую общую видеопамять для выполнения ресурсоемких задач приложений RAG.
Квантованные LLM
Квантованные LLM решают проблему высоких требований к памяти, уменьшая размер модели при сохранении ее производительности. Методы, такие как Q4_K_M, обеспечивают оптимальный баланс и позволяют эффективно использовать вычислительные ресурсы.
Открытые локальные модели
Существует несколько открытых локальных моделей для развертывания, таких как Llama 3 (8B/70B), Mistral (7B/8x7B/8x22B), Gemma (2B/9B/27B), Phi (1.5/2) и Zephyr (3B/7B). Эти модели предлагают гибкость и возможности настройки, чтобы удовлетворить специфические потребности бизнеса.
Заключение
Использование приложения RAG может значительно улучшить управление данными и взаимодействие с клиентами в бизнесе. RAG объединяет мощные языковые модели с кастомизированным поиском данных, обеспечивая точные и релевантные ответы, что помогает принимать более взвешенные решения и повышать продуктивность.
Если вам нужна разработка и внедрение искусственного интеллекта, свяжитесь с командой СКЭНД. Мы поможем создать решения любой сложности, которые помогут повысить продуктивность вашего бизнеса.