AI seriyali intervyu 8: RAG nima? Nega RAG loyihasini qilish kerak?

RAG nima?

RAG so'zining to'liq nomi Retrieval-Augmented Generation bo'lib, o'zbek tilida qidiruv bilan kuchaytirilgan generatsiya degan ma'noni anglatadi.

Oddiy qilib aytganda, bu katta til modeliga "istalgan vaqtda varaqlash mumkin bo'lgan ma'lumotnoma kitobi" berish texnologiyasidir.

Siz katta til modelini xotirasi zo'r va bilimli "super o'quvchi" deb tasavvur qilishingiz mumkin. Ammo bu o'quvchining ikkita tug'ma "kamchiligi" bor:

1. Bilimning amal qilish muddati: Uning bilimi faqat o'qitish vaqtidagi ma'lumotlar bilan cheklangan. 2023-yildan keyin sodir bo'lgan voqealar haqida u hech narsa bilmaydi.
2. "To'qib chiqarish": U bilmagan savolga duch kelganda, "Bilmayman" demaydi, balki tasavvuriga ko'ra mantiqiy tuyuladigan javobni "to'qib chiqaradi" (bu AI gallyutsinatsiyasi).

RAG aynan shu ikki muammoni hal qilish uchun. Uning ish jarayoni oddiy, uch bosqichli:

1. Qidirish: Siz savol berganingizda, tizim avval "tashqi bilimlar bazasi"dan (masalan, kompaniyangizning barcha hujjatlari, eng so'nggi Vikipediya yoki bir qator qonun moddalari) tezda qidirib, eng mos keladigan bir nechta ma'lumotni topadi. Bu o'quvchining savol bo'yicha kitobdan qidirishiga o'xshaydi.
2. Kuchaytirish: Tizim "sizning savolingiz" va "topilgan tegishli qismlar" ni birga joylab, "kuchaytirilgan" ko'rinishdagi so'rovni shakllantiradi. Bu o'quvchiga ma'lumotnoma berishga o'xshaydi.
3. Generatsiya: Katta til modeli ushbu "kuchaytirilgan" so'rov asosida yakuniy javobni yaratadi. U endi faqat o'zining "xotirasi"dagi eski bilimlarga tayanmaydi, balki asosan berilgan "ma'lumotnoma"ga asoslanib javob beradi. Bu o'quvchining xayol qilish o'rniga kitobga qarab javob berishiga o'xshaydi.

Oddiy bir o'xshatish:
- An'anaviy LLM: "XX modelidagi velosipedimni qanday tuzataman?" → Model xotirasiga asoslanib javob beradi, eskirgan yoki noto'g'ri bo'lishi mumkin.
- RAG: "XX modelidagi velosipedimni qanday tuzataman?" → Avval eng so'nggi rasmiy ta'mirlash qo'llanmasini qidiradi → Keyin generatsiya qiladi: "2024 yilgi ta'mirlash qo'llanmasining 3-bobiga ko'ra, avval siz ..."

Nega RAG loyihasini qilish kerak?

RAG loyihasini amalga oshirish, asosan, kuchli tomonlardan foydalanish va zaif tomonlarni bartaraf etish, katta til modellarining haqiqiy salohiyatini ochish uchundir. Buning bir necha asosiy sabablari bor:

1. "Bilimning eskirishi" va "gallyutsinatsiya" muammolarini hal qilish

   • Sabab: LLM dan eng so'nggi voqealar, ichki ma'lumotlar, shaxsiy hujjatlar haqida javob berishini va javobning isbotlanishini ta'minlash.
   • Qiymat: RAG qila oladigan tibbiy savol-javob tizimi, 2021 yildagi eskirgan ma'lumot o'rniga eng so'nggi tibbiy jurnallardan iqtibos keltirib "KOVİD-19 ning eng yangi variantining alomatlari" haqida javob berishi va iqtibos manbasini ko'rsatishi mumkin, bu esa "bexosdan gapirish" xavfini kamaytiradi.

2. AIni "shaxsiy ma'lumotlar" bilan ishlashiga va xavfsizlikni ta'minlash

   • Sabab: Har bir kompaniyaning o'z bilimlar bazasi bor (shartnomalar, kodlar, mijozlar bilan yozishmalar va hokazo). Bu ma'lumotlarni qayta o'qitish yoki modelni sozlash uchun ishlatib bo'lmaydi (xarajat yuqori, texnik qiyin, ma'lumot sizib chiqish xavfi bor).
   • Qiymat: RAG orqali siz kompaniya ichidagi "AI yordamchi"ni qurishingiz mumkin. Xodim savol beradi, AI kompaniyaning ichki hujjatlaridan kerakli ma'lumotni qidirib topadi va javob beradi. Shaxsiy ma'lumotlar kompaniya ichida qoladi, model ishlab chiqaruvchisiga o'qitish uchun yuborilmaydi, bu esa LLM ning tushunish qobiliyatidan foydalanish bilan birga ma'lumot xavfsizligini ham ta'minlaydi.

3. Xarajatlarni kamaytirish, samaradorlikni oshirish

   • Sabab: Yangi bilimlarni o'zlashtirish uchun katta modelni qayta o'qitish yoki sozlash, butun kutubxonani qayta o'qishga o'xshaydi, bu juda katta hisoblash quvvati va xarajat talab qiladi.
   • Qiymat: RAG deyarli o'qitishni talab qilmaydi, faqat qidiruv tizimini qurish kerak. Xarajat sozlashning 1% yoki undan ham kam bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, bilimlar bazasi yangilansa, qidiruv natijalari avtomatik yangilanadi, modelni qayta o'qitish shart emas, bu "real vaqtda yangilanish" imkonini beradi.

4. AIni "bilganini biladi, bilmaganini bilmaydi" qilish

   • Sabab: Model o'z bilim chegaralarini aniq bilishini xohlaysiz.
   • Qiymat: RAG tizimida qoida o'rnatilishi mumkin: agar tegishli hujjat topilmasa, to'g'ridan-to'g'ri "Kechirasiz, ma'lumotlar bazasida kerakli ma'lumotni topa olmadim, iltimos, savolingizni tekshiring" deb javob beradi. Bunday "iqtibos keltira olmaslik" mexanizmi AI ning ishlashini yanada ishonchli va shaffof qiladi.

Xulosa qilib:

RAG loyihasini amalga oshirishdan maqsad, biz katta til modellarining kuchli tushunish va ifodalash qobiliyatidan foydalanib, ularni "halol, ishonchli, zamonaviy va shaxsiy biznesni tushunadigan" qilishdir. Bu super dvigatelga (LLM) aniq boshqariladigan rul va real vaqtda yangilanadigan navigatsiya xaritasi (qidiruv tizimi) o'rnatishga o'xshaydi va hozirda LLM ni korxona, tibbiyot, huquq, moliya kabi jiddiy sohalarda qo'llashning eng samarali va eng ommabop texnik yo'llaridan biridir.