W świecie sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego (NLP) jednym z najnowszych i najbardziej innowacyjnych podejść jest Retrieval-Augmented Generation (RAG). Technologia ta łączy generatywną AI z mechanizmami odzyskiwania informacji, co pozwala na tworzenie bardziej precyzyjnych i aktualnych odpowiedzi niż w tradycyjnych modelach językowych. W tym artykule przyjrzymy się bliżej temu, jak działa RAG, dlaczego jest tak innowacyjny oraz jakie ma zastosowania.

Co to jest Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technologia łącząca dwa kluczowe elementy:

1. Generowanie treści: Polega na wykorzystaniu modeli generatywnych a w szczególności Large Language Models, takich jak GPT, które są zdolne do tworzenia tekstu na podstawie wcześniej nauczonych danych.
2. Odzyskiwanie informacji (Retrieval): Technika ta umożliwia AI przeszukiwanie ogromnych baz danych, dokumentów czy źródeł wiedzy, aby uzyskać aktualne i dokładne informacje, które następnie mogą być wplecione w wygenerowane odpowiedzi.

Kluczową różnicą między tradycyjnymi modelami generatywnymi a RAG jest to, że RAG nie opiera się wyłącznie na danych, na których był trenowany. Dzięki zdolności do przeszukiwania zewnętrznych źródeł, potrafi wygenerować bardziej aktualne i precyzyjne odpowiedzi, szczególnie w dynamicznie zmieniających się obszarach wiedzy.

Jak działa Retrieval-Augmented Generation?

Proces generowania odpowiedzi w modelu Retrieval-Augmented Generation (RAG) składa się z dwóch głównych etapów, które razem tworzą złożony i dynamiczny system łączenia informacji z generowaniem treści.

Faza odzyskiwania informacji (retrieval)

Kiedy użytkownik zadaje pytanie, model RAG najpierw przechodzi przez fazę odzyskiwania informacji, w której przeszukuje zewnętrzne źródła danych. W tym etapie model korzysta z technologii podobnej do systemów wyszukiwania informacji (IR), np. wyszukiwarek internetowych, ale działa w kontekście bardziej zaawansowanym i precyzyjnym.

Po otrzymaniu zapytania, RAG konwertuje je na reprezentację wektorową, która opisuje treść pytania w sposób numeryczny. Następnie ten wektor porównywany jest z wcześniej zakodowanymi wektorami znajdującymi się w dużej bazie dokumentów lub repozytorium wiedzy. W ten sposób model znajduje najbardziej adekwatne dokumenty, które zawierają potencjalne odpowiedzi lub przydatne informacje związane z zapytaniem.

Na przykład, jeśli pytanie dotyczy nowego odkrycia naukowego, model może przeszukać ogromną bazę artykułów, raportów i badań naukowych, wybierając tylko te, które mają bezpośredni związek z tematem. W przeciwieństwie do klasycznych modeli, które mogą jedynie bazować na wcześniej nauczonych danych, RAG korzysta z aktualnych informacji, co znacząco zwiększa trafność odpowiedzi.

2. Faza generowania odpowiedzi (generation)

Po zakończeniu fazy odzyskiwania, model przechodzi do fazy generowania odpowiedzi. Na tym etapie RAG integruje zebrane informacje z fazy odzyskiwania z kontekstem zapytania użytkownika. Wykorzystuje do tego model generatywny, taki jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), który potrafi formułować pełne, spójne i zrozumiałe odpowiedzi w języku naturalnym.

Podczas tej fazy, zebrane dokumenty lub fragmenty informacji nie są bezpośrednio kopiowane, lecz służą jako kontekst do wygenerowania nowej odpowiedzi. Model ocenia najbardziej istotne fragmenty danych, a następnie wplata je w logicznie spójną i odpowiednią odpowiedź, która odpowiada na pytanie użytkownika. W ten sposób odpowiedź staje się bardziej precyzyjna i oparta na rzeczywistych faktach, a jednocześnie jest przedstawiona w sposób zrozumiały i naturalny.

Na przykład, jeżeli pytanie dotyczy konkretnej procedury prawnej, model odzyska dokumenty prawnicze z odpowiedniej bazy danych, a następnie wykorzysta je, aby wygenerować treść, która w sposób kompleksowy i zrozumiały wyjaśnia dany proces, zamiast tylko cytować fragmenty z dokumentów.

Dzięki tej dwufazowej architekturze, model RAG jest w stanie dostarczać bardziej dokładne, aktualne i kontekstowe odpowiedzi, unikając jednocześnie typowych ograniczeń klasycznych modeli generatywnych, które polegają wyłącznie na danych nauczonych w czasie treningu.

Dlaczego RAG jest innowacyjny?

RAG rozwiązuje kilka kluczowych problemów, z którymi borykały się wcześniejsze technologie generatywne:

• Aktualność informacji: Modele takie jak GPT-3 czy GPT-4 mają ograniczoną wiedzę do momentu, w którym zostały wytrenowane. Oznacza to, że nie mogą odpowiadać na pytania dotyczące najnowszych wydarzeń czy informacji, które pojawiły się po zakończeniu fazy treningu. RAG, dzięki odzyskiwaniu informacji w czasie rzeczywistym, jest w stanie dostarczać odpowiedzi na podstawie najnowszych danych.
• Precyzja: Modele generatywne mogą czasami generować odpowiedzi, które wydają się przekonujące, ale w rzeczywistości są niepoprawne (tzw. „halucynacje AI”). RAG minimalizuje to ryzyko, bazując na zewnętrznych, zweryfikowanych źródłach.
• Zastosowania w specjalistycznych branżach: Dzięki możliwości przeszukiwania dedykowanych baz wiedzy, RAG może być używany w specyficznych dziedzinach, takich jak medycyna, prawo czy nauki techniczne, gdzie precyzja i aktualność informacji są kluczowe.

Zastosowania Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation znajduje szerokie zastosowanie w różnych branżach, szczególnie tam, gdzie wymagana jest aktualna, dokładna wiedza. Oto kilka przykładów, gdzie RAG może przynieść największe korzyści:

1. Obsługa klienta

RAG może znacząco poprawić jakość obsługi klienta, automatyzując odpowiedzi na zapytania i dostarczając precyzyjne odpowiedzi oparte na najnowszych danych firmy. Przykładowo, jeśli klient pyta o dostępność produktów, system może przeszukać aktualne zasoby magazynowe i dostarczyć dokładne informacje w czasie rzeczywistym.

2. Medycyna

W dziedzinie medycyny RAG może wspierać lekarzy i personel medyczny, przeszukując najnowsze publikacje naukowe, wyniki badań klinicznych czy protokoły leczenia. Dzięki temu można podejmować bardziej świadome decyzje medyczne, bazując na najbardziej aktualnej wiedzy.

3. Finanse

RAG może być używany do analizy raportów finansowych, zmian w przepisach czy trendów rynkowych. Oferując precyzyjne i aktualne informacje, pomaga analitykom finansowym podejmować lepsze decyzje inwestycyjne.

4. Prawo

W sektorze prawnym systemy RAG mogą przeszukiwać bazy danych ustaw, precedensów i orzeczeń sądowych, aby dostarczać prawnikom najnowsze i najbardziej istotne informacje, wspierając ich w tworzeniu strategii prawnych.

Przyszłość RAG

Retrieval-Augmented Generation to technologia, która ma ogromny potencjał rozwoju. W miarę jak bazy danych stają się coraz większe, a dostęp do informacji coraz bardziej dynamiczny, potrzeba precyzyjnych i aktualnych narzędzi będzie tylko rosła. Przyszłe modele RAG mogą integrować jeszcze większe i bardziej zróżnicowane źródła informacji, a także być stosowane w kontekście wielomodalnym, gdzie informacje będą pochodzić nie tylko z tekstu, ale i z obrazów, dźwięków czy wideo.

Podsumowanie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to przełomowa technologia łącząca możliwości generatywnej sztucznej inteligencji z przeszukiwaniem ogromnych baz danych. Pozwala to na dostarczanie bardziej precyzyjnych, aktualnych i kontekstowych odpowiedzi w porównaniu z tradycyjnymi modelami AI. Dzięki swoim zaletom, RAG ma potencjał, aby znaleźć szerokie zastosowanie w wielu branżach, szczególnie tam, gdzie kluczowa jest aktualność i precyzja informacji.

RAG to krok naprzód w rozwoju sztucznej inteligencji – technologia, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy i instytucje zarządzają wiedzą i informacjami.