Сегодня, когда ИИ постоянно развивается, методы генерации с расширенным поиском (RAG) становятся все более популярными в этой области. Эти новые стратегии сочетают в себе возможности моделей, основанных на поиске, с генеративными возможностями языковых моделей, открывая новую эпоху создания, понимания и общения контента на основе искусственного интеллекта. Итак, давайте подробно рассмотрим RAG, применение этой технологии в различных областях и ее удивительный потенциал трансформации во взаимоотношениях человека и машины.

Понимание расширенной генерации

По своей сути Retrival-Augmented Generation представляет собой сложную структуру искусственного интеллекта, которая объединяет два фундаментальных подхода к обработке естественного языка: методы, основанные на поиске, и генеративные модели. Вот и все.

Методы поиска используют преимущества обширных массивов существующих источников знаний для предоставления соответствующих ответов на основе входных запросов. Эти модели успешно находят отдельные фрагменты информации в огромных базах данных, где точность и актуальность стали приоритетом. С другой стороны, генеративные модели, особенно модели на основе преобразователей, такие как GPT (генеративный предварительно обученный трансформатор), обладают уникальными атрибутами, которые могут даже имитировать понимание и воспроизведение человеческого языка, создавая последовательный и контекстуально релевантный текст на основе заданных подсказок.

Гармонизируя эти два паттерна, мы создали программу Поисково-Дополненной Генерации. Благодаря использованию процедур на основе поиска, которые используются для расширения контекста контекстуализации входных данных в генеративных моделях, инструмент RAG повышает точность и достоверность; таким образом, он преодолевает некоторые недостатки автономной генеративной модели, такие как неспособность интерпретировать, объяснять и обеспечивать релевантность сгенерированного контента.

Приложения в разных доменах

Помимо эффективности в решении проблем, специфичных для предметной области, универсальность в области понимания естественного языка, создания контента, диалоговых агентов и извлечения знаний — это то, что определяет поисково-дополненную генерацию.

Понимание естественного языка:

Методики RAG позволяют воспринимать текст в более богатом контексте, поскольку они используют внешнюю информацию, а именно источники знаний, для обогащения входных данных. Расширенное понимание открывает возможности для более точного обобщения, анализа настроений, вопросов и ответов, и, следовательно, системы искусственного интеллекта теперь имеют возможность генерировать идеи на основе сложной текстовой информации.

Пример: BenevolentAI, ведущая компания по разработке лекарств с использованием искусственного интеллекта, организовала доступ к анонимным пулам медицинских данных и применила самые современные методы генерации дополненной информации для ускорения открытия новых кандидатов на лекарства. Платформа искусственного интеллекта BenevolentAI основана на интеграции данных из различных источников, включая научную литературу, клинические испытания и молекулярные базы данных, которые помогают генерировать исчерпывающие сводки и знания, которые помогают исследователям при отборе соединений для дальнейшей разработки. Эта стратегия привела к поиску потенциальных методов лечения таких заболеваний, как болезнь Паркинсона и боковой амиотрофический склероз (БАС).

Извлечение знаний

С помощью методов RAG мы можем извлекать информацию из неструктурированных текстовых данных и конвертировать ее в машиночитаемые знания. Это делает возможным автоматический вывод для больших наборов данных. Когда мы объединяем полученные знания с генеративными моделями, системы искусственного интеллекта могут создавать подробные сводки, находить конкретные детали и давать полезные ответы, адаптированные к запросу пользователя. Это помогает ускорить процесс приобретения и обмена знаниями.

Пример: ROSS Intelligence, платформа для юридических исследований, использует методы генерации с расширенным поиском для автоматического извлечения основных аргументов и идей из юридических документов. Он делает это, читая дела и официальные документы с использованием ML, обрабатывая такие элементы, как сводки, вопросы и возможные аргументы, которые вычитаются исключительно из данных, обрабатываемых платформой. Этот метод упрощает и упорядочивает процесс юридических исследований и инструктажей для специалистов в области права. Это экономит им время и усилия при обработке информации, которую можно было бы получить с помощью машины, и в то же время гарантирует, что они будут делиться наиболее точными результатами с наименьшими возможными затратами.

Создание контента

Модели RAG в задачах создания контента, таких как генерация текста, перефразирование и обобщение, отлично подходят для получения контекстуально релевантных и последовательных результатов. Связывая целевое предложение с сетью памяти, эти генеративные модели представляют контент, который не только грамматически правильный, но и фактически обогащенный.

Пример: Innit, кулинарный технологический стартап, использует генерацию с расширенным поиском для предоставления пользователям персонализированных предложений рецептов, которые учитывают личные диетические потребности и доступность ингредиентов у пользователей. Имитирование предложений рецептов Innit на основе искусственного интеллекта включает в себя не только анализ пользовательского круга и информации, но и поиск соответствующих рецептов, информации о пищевой ценности и методах приготовления. Эти факторы используются для создания индивидуальных предложений рецептов с учетом индивидуальных вкусов и диетических требований. Такой подход повышает вовлеченность и удовлетворенность пользователей, позволяя каждому испытать индивидуальное приготовление пищи, которое соответствует его уникальному выбору.

Читайте также: Способы использования искусственного интеллекта в обслуживании клиентов для улучшения качества обслуживания

Вызовы и будущие направления

Несмотря на то, что поисково-дополненная генерация имеет большой потенциал для позитивных преобразований, она сопряжена с некоторыми трудностями. Важным вопросом является то, как достичь правильного баланса между актуальностью и разнообразием полученных результатов. Модели RAG, которые зависят исключительно от полученной информации, рискуют оказаться чрезмерно зависимыми от уже существующих данных, тем самым ограничивая разнообразие создаваемого контента и его способность предлагать новые перспективы.

Более того, масштабируемость и эффективность методов RAG также обнаруживают дополнительные проблемы, связанные с взаимодействием в реальном времени или обработкой огромных наборов данных. Решение этих проблем требует длительного научного поиска новых моделей архитектурных проектов, а также переосмысления общих методов обучения и стратегий поиска знаний. Это легче сказать, чем сделать, но другого выхода нет.

Ближайшее будущее поисково-дополненной генерации светлое: по мере развития этой технологии предстоит изучить множество дорог и проложить новые пути. Сочетание мультимодального поиска, кросс-модальной генерации и детального семантического контроля выходных данных будет способствовать дальнейшей роли моделей RAG в ограничении сложности задач, которые могут быть выполнены в различных областях. Возможно, мы увидели только верхушку айсберга, но можно сделать гораздо больше.

Заключение

Генерация контента с помощью искусственного интеллекта, дополненная поиском, является прекрасным примером парадигматического сдвига в производстве, понимании и коммуникации контента на основе искусственного интеллекта. Сочетая методы поиска и создания моделей, методы RAG позволяют достичь ранее нереализованных уровней релевантного, точного и динамичного текста в различных приложениях. По мере развития исследований в этой области технология «Поколение с расширенным поиском» несет потенциал в переосмыслении взаимодействия человека и машины, что в конечном итоге может сформировать более интеллектуальное, информативное и интерактивное будущее, управляемое искусственным интеллектом.