RAG (Retrieval-Augmented Generation) este o modalitate recentă de a îmbunătăți LLM-urile într-un mod extrem de eficient, combinând puterea generativă și regăsirea datelor în timp real. RAG permite unui anumit sistem bazat pe inteligență artificială să producă rezultate contextuale care sunt precise, relevante și îmbogățite cu date, oferindu-le astfel un avantaj față de LLM-urile pure.
Optimizarea RAG este o abordare holistică care constă în reglarea datelor, reglarea fină a modelului și inginerie promptă. Acest articol analizează aceste componente în profunzime pentru a obține informații axate pe întreprindere despre modul în care aceste componente ar putea fi cele mai bune pentru modele de IA pentru întreprinderi.
Îmbunătățirea datelor pentru o performanță mai bună a IA
- Curățarea și organizarea datelor: Datele trebuie întotdeauna curățate înainte de utilizarea corectă pentru a elimina erorile, duplicatele și secțiunile irelevante. Luați, de exemplu, AI de asistență pentru clienți. O IA ar trebui să facă referire doar la întrebări frecvente precise și actualizate, astfel încât să nu dezvăluie informații învechite.
- Injecție de seturi de date specifice domeniului: Performanța este potențial îmbunătățită prin injectarea de seturi de date specializate dezvoltate pentru anumite domenii. O parte a realizării este injectarea revistelor medicale și a rapoartelor pacienților (cu considerații adecvate de confidențialitate) în AI în domeniul asistenței medicale pentru a permite AI asistenței medicale să ofere răspunsuri informate.
- Utilizarea metadatelor: Metadatele utilizate pot include informații precum marcajele de timp, autoritatea și identificatorii de locație; acest lucru ajută la regăsire, fiind corect în context. De exemplu, un AI poate vedea când a fost postat un articol de știri și acest lucru ar putea semnala că informațiile sunt mai recente și, prin urmare, ar trebui să apară în rezumat.
Pregătirea datelor pentru RAG
- Colectare de date: De departe, acesta este cel mai de bază pas în care colectați sau ingerați date noi, astfel încât modelul să rămână la curent cu actualitatea. De exemplu, o inteligență artificială precaută de a prezice vremea ar trebui să colecteze întotdeauna date și timp din bazele de date meteorologice pentru a produce predicții viabile.
- Curățarea datelor: Luați în considerare datele brute care vin. Acestea trebuie mai întâi revizuite înainte de a fi procesate în continuare pentru a elimina erorile, inconsecvențele sau alte probleme. Aceasta poate include activități precum împărțirea adecvată a articolelor lungi în segmente scurte, care vor permite AI să se concentreze numai pe părțile relevante în timpul analizei fără context.
- Informații fragmentate: Odată ce datele au trecut prin tot procesul de curățare, acestea vor fi apoi organizate în bucăți mai mici, astfel încât fiecare bucată să nu depășească limitele și factorii analizați în etapa de pregătire a modelului. Fiecare extras trebuie să fie rezumat corespunzător în câteva paragrafe sau să beneficieze de alte tehnici de rezumare.
- Adnotare de date: Procesul de manipulare care include etichetarea sau identificarea datelor adaugă un nou trap pentru a îmbunătăți recuperarea prin informarea AI despre problema contextuală. Acest lucru ar trebui să permită o analiză mai eficientă a sentimentelor despre feedback-ul clienților care sunt manipulate în aplicații de text utile atunci când sunt etichetate cu emoții și sentimente generale.
- Procesele QA: Procesele de asigurare a calității trebuie să treacă prin verificări riguroase ale calității, astfel încât numai datele de calitate să treacă prin procesele de instruire și recuperare. Acest lucru poate implica o dublă verificare manuală sau programatică pentru coerență și acuratețe.
Personalizarea LLM-urilor pentru sarcini specifice
Personalizarea LLM este o ajustare a diferitelor setări în AI pentru a crește eficiența modelului în îndeplinirea anumitor sarcini sau în spiritul facilitării anumitor industrii. Această personalizare a modelului poate, totuși, ajuta la creșterea capacității modelului de a recunoaște un model.
- Modele de reglare fină: Reglarea fină înseamnă antrenamentul modelului pe seturi de date date pentru capacitatea de a înțelege subtilitățile specifice domeniului. De exemplu, o firmă de avocatură ar putea alege acest model AI pentru a redacta contracte cu precizie ulterior, deoarece va fi trecut prin multe documente legale.
- Actualizări continue de date: Vrei să te asiguri că sursele de date model sunt la punct, iar acest lucru îl menține suficient de relevant pentru a deveni receptiv la subiectele în evoluție. Adică, un AI financiar trebuie să-și actualizeze în mod regulat baza de date pentru a captura prețurile acțiunilor și rapoartele economice de ultimă oră.
- Ajustări specifice sarcinii: Anumite modele care au fost adaptate pentru anumite sarcini sunt capabile să schimbe una sau ambele caracteristici și parametri în unele care se potrivesc cel mai bine acelei sarcini. Analiza sentimentelor AI poate fi modificată, de exemplu, pentru a recunoaște anumite terminologii sau expresii specifice industriei.
Crearea de recomandări eficiente pentru modelele RAG
Prompt Engineering poate fi înțeleasă ca o modalitate de a produce rezultatul dorit folosind un prompt perfect conceput. Gândiți-vă la asta ca și cum vă programați LLM pentru a genera rezultatul dorit și iată câteva modalități prin care puteți crea un prompt eficient pentru modelele RAG:
- Îndemnuri precise și precizate distinct: Un prompt mai clar produce un răspuns mai bun. În loc să întrebi „Spune-mi despre tehnologie”, poate fi de ajutor să întrebi „Care sunt cele mai recente progrese în tehnologia smartphone-urilor?”
- Avansare iterativă a solicitărilor: Rafinarea continuă a unui prompt bazat pe feedback sporește eficiența acestuia. De exemplu, dacă utilizatorii consideră răspunsurile prea tehnice, promptul poate fi ajustat pentru a cere o explicație mai simplă.
- Tehnici de indicare contextuală: Solicitarea poate fi sensibilă la context pentru a adapta răspunsurile mai aproape de așteptările utilizatorilor. Un exemplu ar fi utilizarea preferințelor utilizatorului sau a interacțiunilor anterioare în cadrul solicitărilor, ceea ce produce rezultate mult mai personale.
- Aranjarea prompturilor în secvență logică: Organizarea solicitărilor într-o secvență logică ajută la specializare
informatii importante. De exemplu, atunci când cineva întreabă despre un eveniment istoric, ar fi mai potrivit să spui mai întâi: „Ce s-a întâmplat?” înainte de a continua să întrebe: „De ce a fost semnificativ?”
Acum iată cum să obțineți cele mai bune rezultate de la sistemele RAG
Canale de evaluare regulate: Conform unor evaluări, înființarea unui sistem de evaluare va ajuta RAG să țină evidența calității sale în timp, adică să revizuiască în mod obișnuit cât de bine funcționează atât părțile RAG de recuperare, cât și de generare. Pe scurt, a afla cât de bine răspunde un AI la întrebări în diferite scenarii.
Încorporați bucle de feedback ale utilizatorului: Feedback-ul utilizatorului permite îmbunătățiri constante a ceea ce are de oferit sistemul. Acest feedback permite, de asemenea, utilizatorului să raporteze lucruri care trebuie să fie rezolvate cu disperare.
