Освоение RAG: Полное руководство по реализации Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это мощная архитектура в приложениях ИИ, которая сочетает генеративные ИИ-системы с источниками данных для повышения качества вывода, снижения галлюцинаций и использования собственных данных. RAG не является алгоритмом машинного обучения, а представляет собой шаблон программной архитектуры, который использует Большие Языковые Модели (LLMs) для генерации ответов на основе извлеченной информации.

Простой RAG — это самая базовая реализация, идеальная для простых приложений. Она следует четырехступенчатому рабочему процессу: прием входных данных, извлечение данных, генерация подсказок и генерация ответов. Этот метод эффективен, когда запросы пользователей напрямую связаны с хранимыми данными, предоставляя актуальные и точные ответы.

RAG с памятью расширяет модель Простого RAG, включая историю разговоров. Эта реализация подходит для приложений, требующих поддержания контекста в течение длительных взаимодействий, таких как чат-боты для поддержки клиентов. Она включает дополнительный шаг проверки предыдущих разговоров для преобразования запросов на основе контекста.

Разветвленный RAG предназначен для приложений, требующих данных из нескольких различных источников. Он определяет, какие источники данных следует запрашивать на основе входных данных, что делает его эффективным для исследований или многодоменных систем знаний. Эта реализация позволяет получать более специализированные и точные ответы, используя конкретные источники данных.

HyDe — это уникальный подход, который генерирует гипотетический ответ на запрос перед извлечением соответствующих документов. Этот метод особенно полезен, когда сам запрос недостаточен для эффективного извлечения данных, повышая актуальность извлеченной информации. Он особенно полезен в сценариях, где традиционное извлечение на основе ключевых слов может оказаться недостаточным.

Расширенные стратегии RAG включают Адаптивный RAG, Корректирующий RAG (CRAG), Само-RAG и Агентный RAG. Адаптивный RAG сочетает анализ запросов с активным/самокорректирующим RAG, направляя запросы через различные стратегии в зависимости от их природы. CRAG включает саморефлексию и самооценку для повышения точности извлечения. Само-RAG включает саморефлексию как на извлеченных документах, так и на сгенерированных ответах. Агентный RAG — это агентный подход для сложных задач, требующих планирования и многоступенчатого рассуждения.

Векторные хранилища обычно интегрируются в реализации RAG для повышения актуальности извлеченной информации. Они преобразуют текст в встраивания, позволяя оценивать семантическое сходство с использованием косинусного сходства. Эта интеграция значительно улучшает возможность поиска и извлечения контекстуально актуальной информации для генерации ответов.

Реализации RAG предлагают универсальную структуру для создания приложений на основе ИИ, каждая из которых обслуживает уникальные потребности и случаи использования. От простого извлечения и генерации до расширенных самокорректирующих стратегий, эти шаблоны позволяют разработчикам создавать более эффективные, точные и надежные генеративные ИИ-системы. Понимание и использование этих реализаций RAG может значительно повысить возможности и производительность ИИ-решений в различных областях и приложениях.