AI сұхбаттар сериясы 8: RAG дегеніміз не? Неліктен RAG жобасын жасау ойланды?

RAG дегеніміз не?

RAG – Retrieval-Augmented Generation (Іздеумен күшейтілген генерация) сөзінің қысқартылған түрі.

Қарапайым тілмен айтқанда, бұл үлкен тілдік модельге (LLM) кез келген уақытта ашып оқуға болатын анықтамалық кітап беру технологиясы.

Үлкен тілдік модельді есте сақтау қабілеті керемет, білімді «супер оқушы» деп елестетуге болады. Бірақ бұл оқушының екі туа біткен «кемшілігі» бар:

1. Білімнің соңғы мерзімі: Оның білімі тек оқытылған деректермен шектеледі. 2023 жылдан кейін болған оқиғалар туралы ол ештеңе білмейді.
2. «Жалған ақпарат» беру ықтималдығы: Ол білмейтін сұраққа тап болғанда, «Мен білмеймін» демей, ойдан шығарылған, шындыққа ұқсас жауап береді (бұл AI галлюцинациясы).

RAG осы екі мәселені шешуге арналған. Оның жұмыс процесі қарапайым және үш қадамнан тұрады:

1. Іздеу: Сіз сұрақ қойғанда, жүйе алдымен «сыртқы білім қорынан» (мысалы, компанияңыздың барлық құжаттары, ең соңғы Уикипедия немесе заң кодекстері) жылдам іздеп, ең өзекті бірнеше ақпаратты табады. Бұл оқушының сұрақ бойынша кітаптан ақпарат іздеуіне ұқсайды.
2. Күшейту: Жүйе «сіздің сұрағыңызды» және «табылған сәйкес үзінділерді» біріктіріп, «күшейтілген нұсқау» жасайды. Бұл оқушыға анықтамалық материал берумен бірдей.
3. Генерациялау: Үлкен тілдік модель осы «күшейтілген нұсқау» негізінде соңғы жауапты құрайды. Ол енді тек өзінің «жадындағы» ескі білімге сенбей, сіз берген «анықтамалық материалға» сүйене отырып жауап береді. Бұл оқушының ойдан шығармай, кітапқа қарап жауап беруіне ұқсайды.

Қарапайым мысал:
- Дәстүрлі LLM: «Менің XX үлгідегі велосипедімді қалай жөндеуге болады?» → Модель жаттаған ақпараты бойынша жауап береді; бұл ескі немесе қате болуы мүмкін.
- RAG: «Менің XX үлгідегі велосипедімді қалай жөндеуге болады?» → Алдымен соңғы ресми жөндеу нұсқаулығын іздейді → Содан кейін жауап береді: «2024 жылғы жөндеу нұсқаулығының 3-тарауына сәйкес, алдымен...»

Неліктен RAG жобасын жасау ойланды?

RAG жобасын жасаудың негізгі мақсаты – күшті жақтарды пайдаланып, әлсіз жақтарды жою, үлкен тілдік модельдердің нақты әлеуетін ашу. Мұның бірнеше негізгі себептері бар:

1. «Білімнің ескіруі» және «галлюцинация» мәселелерін шешу

   • Ниет: Жаңа оқиғалар, ішкі деректер, жеке құжаттар туралы сұрақтарға LLM жауап беруін қамтамасыз ету, сонымен қатар жауаптардың дәлелді болуын қадағалау.
   • Құндылық: RAG қолданатын медициналық сұрақ-жауап жүйесі «COVID-19-тың соңғы нұсқасының белгілері» туралы сұраққа 2021 жылғы емес, соңғы медициналық журналдардан алынған ақпаратты келтіре отырып жауап бере алады, бұл «жалған ақпарат» беру қаупін айтарлықтай төмендетеді.

2. Жасанды интеллекттің «жеке деректермен» жұмыс істеуіне және қауіпсіздікті қамтамасыз етуіне мүмкіндік беру

   • Ниет: Әр компанияның өз білім қоры бар (келісімшарттар, код, тұтынушыларға қызмет көрсету жазбалары және т.б.). Бұл деректерді модельді қайта оқытуға немесе дәлдеуге пайдалану мүмкін емес (қымбат, техникалық қиын, деректердің ағып кету қаупі бар).
   • Құндылық: RAG арқылы компания ішінде «AI көмекшісін» құруға болады. Қызметкер сұрақ қойғанда, AI компанияның ішкі құжаттарынан тиісті ақпаратты іздеп, жауап береді. Жеке деректер компания ішінде сақталады және модельді жеткізушіге оқыту үшін жіберілмейді, бұл LLM түсіну қабілетін пайдалана отырып, деректер қауіпсіздігін қамтамасыз етеді.

3. Шығындарды азайту және тиімділікті арттыру

   • Ниет: Үлкен модельді жаңа біліммен қайта оқыту немесе дәлдеу бүкіл кітапхананы қайта оқумен бірдей; орасан зор есептеу ресурстары мен шығындарды қажет етеді.
   • Құндылық: RAG іс жүзінде оқытуды қажет етпейді, тек іздеу жүйесін құру жеткілікті. Шығындар дәлдеу шығындарының 1% немесе одан да аз болуы мүмкін. Сонымен қатар, білім қоры жаңартылса, іздеу нәтижелері де автоматты түрде жаңарады; модельді қайта оқытудың қажеті жоқ, «нақты уақыт режимінде жаңарту» жүзеге асады.

4. AI-дің «білетіні – біледі, білмейтіні – білмейді» болуын қамтамасыз ету

   • Ниет: Модельдің өз білімінің шекарасын нақты түсінгенін қалау.
   • Құндылық: RAG жүйесіне ереже енгізуге болады: егер тиісті құжат табылмаса, «Кешіріңіз, мен білім қорымыздан тиісті ақпарат таба алмадым, сұрағыңызды нақтылаңыз» деп жауап береді. Мұндай «дәйексөз келтіре алмау» механизмі AI жұмысын неғұрлым сенімді және ашық етеді.

Қорытынды:

RAG жобасын жасауға шешім қабылдауымыздың себебі: біз үлкен тілдік модельдердің күшті түсіну және өрнектеу қабілетін сақтай отырып, олардың «адал, сенімді, уақыттан қалмайтын, іскерлік салаларды түсінетін» болуын қалаймыз. Бұл супер қозғалтқышқа (LLM) дәл басқарылатын руль және нақты уақытта жаңартылатын навигация картасын (іздеу жүйесін) орнатумен бірдей. Бұл қазіргі уақытта LLM-ді кәсіпорын, медицина, құқық, қаржы сияқты маңызды салаларда нақты қолданудың ең тиімді және кең таралған технологиялық жолдарының бірі.