Generiranje z razširjenim iskanjem (RAG) je eden najbolj vznemirljivih dosežkov pri obdelavi naravnega jezika (NLP) . Kaj pa je RAG v umetni inteligenci in zakaj je tako pomemben?
RAG združuje umetno inteligenco, ki temelji na iskanju, z generativno umetno inteligenco , da ustvari natančnejše in kontekstualno ustreznejše odgovore. Ta pristop izboljšuje modele velikih jezikov (LLM) , kot je GPT-4, zaradi česar je umetna inteligenca zmogljivejša, učinkovitejša in zanesljivejša glede na dejstva .
V tem članku bomo raziskali:
✅ Kaj je generiranje z razširjenim iskanjem (RAG)
✅ Kako RAG izboljša natančnost umetne inteligence in pridobivanje znanja
✅ Razliko med RAG in tradicionalnimi modeli umetne inteligence
✅ Kako lahko podjetja uporabijo RAG za boljše aplikacije umetne inteligence
Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:
🔗 Kaj je LLM v umetni inteligenci? Poglobljen vpogled v velike jezikovne modele – Razumite, kako delujejo veliki jezikovni modeli, zakaj so pomembni in kako poganjajo današnje najnaprednejše sisteme umetne inteligence.
🔗 Prišli so agenti umetne inteligence: Je to razcvet umetne inteligence, na katerega smo čakali? – Raziščite, kako avtonomni agenti umetne inteligence revolucionirajo avtomatizacijo, produktivnost in način našega dela.
🔗 Ali je umetna inteligenca plagiatorstvo? Razumevanje vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco, in etike avtorskih pravic – Poglobite se v pravne in etične posledice vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco, izvirnosti in ustvarjalnega lastništva.
🔹 Kaj je RAG v umetni inteligenci?
🔹 Generiranje z razširjenim iskanjem (RAG) je napredna tehnika umetne inteligence, ki pred generiranjem odgovora pridobi podatke v realnem času iz zunanjih virov
Tradicionalni modeli umetne inteligence se zanašajo le na predhodno naučene podatke , modeli RAG pa pridobivajo posodobljene, relevantne informacije iz baz podatkov, API-jev ali interneta.
Kako deluje RAG:
✅ Pridobivanje: Umetna inteligenca išče ustrezne informacije v zunanjih virih znanja.
✅ Razširitev: Pridobljeni podatki so vključeni v kontekst modela.
✅ Generiranje: Umetna inteligenca ustvari odgovor, ki temelji na dejstvih, z uporabo pridobljenih informacij in svojega notranjega znanja.
💡 Primer: Namesto da bi odgovarjal le na podlagi predhodno naučenih podatkov, pred generiranjem odgovora pridobi najnovejše novice, raziskovalne članke ali podatkovne baze podjetij
🔹 Kako RAG izboljša delovanje umetne inteligence?
Generiranje z razširjenim iskanjem rešuje glavne izzive umetne inteligence , vključno z:
1. Poveča natančnost in zmanjša halucinacije
🚨 Tradicionalni modeli umetne inteligence včasih ustvarijo napačne informacije (halucinacije).
✅ Modeli RAG pridobivajo dejanske podatke in zagotavljajo natančnejše odgovore .
💡 Primer:
🔹 Standardna umetna inteligenca: »Mars ima 1000 prebivalcev.« ❌ (Halucinacija)
🔹 RAG umetna inteligenca: »Mars je trenutno nenaseljen, glede na podatke Nase.« ✅ (Na podlagi dejstev)
2. Omogoča pridobivanje znanja v realnem času
🚨 Tradicionalni modeli umetne inteligence imajo fiksne podatke za učenje in se ne morejo posodabljati.
✅ RAG omogoča umetni inteligenci, da iz zunanjih virov pridobiva sveže informacije v realnem času
💡 Primer:
🔹 Standardna umetna inteligenca (usposobljena leta 2021): »Najnovejši model iPhona je iPhone 13.« ❌ (Zastarelo)
🔹 RAG umetna inteligenca (iskanje v realnem času): »Najnovejši iPhone je iPhone 15 Pro, izdan leta 2023.« ✅ (Posodobljeno)
3. Izboljša umetno inteligenco za poslovne aplikacije
✅ Pravni in finančni pomočniki z umetno inteligenco – Pridobivajo sodno prakso, predpise ali trende na borznem trgu .
✅ E-trgovina in klepetalni roboti – Pridobivajo najnovejše informacije o razpoložljivosti in cenah izdelkov .
✅ Umetna inteligenca v zdravstvu – Dostopa do medicinskih baz podatkov za najnovejše raziskave .
💡 Primer: asistent z umetno inteligenco, ki uporablja RAG, lahko pridobi sodno prakso in spremembe v realnem času , kar zagotavlja natančne pravne nasvete .
🔹 Kakšna je razlika med RAG in standardnimi modeli umetne inteligence?
| Funkcija | Standardna umetna inteligenca (LLM) | Generiranje z razširjenim pridobivanjem (RAG) |
|---|---|---|
| Vir podatkov | Predhodno usposobljen za delo s statičnimi podatki | Pridobi zunanje podatke v realnem času |
| Posodobitve znanja | Popravljeno do naslednjega treninga | Dinamično, posodobitve takojšnje |
| Natančnost in halucinacije | Nagnjeni k zastarelim/napačnim informacijam | Zanesljivo z dejstvi, pridobiva vire v realnem času |
| Najboljši primeri uporabe | Splošno znanje, ustvarjalno pisanje | Umetna inteligenca, ki temelji na dejstvih, raziskave, pravo, finance |
💡 Ključni zaključek: RAG izboljšuje natančnost umetne inteligence, posodablja znanje v realnem času in zmanjšuje dezinformacije , zaradi česar je bistvenega pomena za profesionalne in poslovne aplikacije .
🔹 Primeri uporabe: Kako lahko podjetja izkoristijo prednosti RAG AI
1. Podpora strankam in klepetalni roboti z umetno inteligenco
✅ Pridobi odgovore v realnem času o razpoložljivosti izdelkov, pošiljanju in posodobitvah.
✅ Zmanjša halucinacije in izboljša zadovoljstvo strank .
💡 Primer: Klepetalni robot, ki ga poganja umetna inteligenca, v e-trgovini pridobi razpoložljivost zalog v živo, namesto da bi se zanašal na zastarele podatke v bazi podatkov.
2. Umetna inteligenca v pravnem in finančnem sektorju
✅ Pridobi najnovejše davčne predpise, sodno prakso in tržne trende .
✅ Izboljša finančne svetovalne storitve, ki jih poganja umetna inteligenca .
💡 Primer: Finančni asistent z umetno inteligenco, ki uporablja RAG, lahko pridobi trenutne podatke o borznem trgu, preden poda priporočila.
3. Pomočniki umetne inteligence v zdravstvu in medicini
✅ Pridobi najnovejše raziskovalne članke in smernice za zdravljenje .
✅ Zagotavlja, da medicinski klepetalni roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, dajejo zanesljive nasvete .
💡 Primer: Pomočnik za umetno inteligenco v zdravstvu pridobi najnovejše strokovno pregledane študije , da bi zdravnikom pomagal pri kliničnih odločitvah.
4. Umetna inteligenca za novice in preverjanje dejstev
Pred ustvarjanjem povzetkov
vire novic in trditve v realnem času ✅ Zmanjšuje lažne novice in dezinformacije, ki jih širi umetna inteligenca.
💡 Primer: Sistem umetne inteligence za novice pridobi verodostojne vire, preden povzame dogodek.
🔹 Prihodnost RAG v umetni inteligenci
🔹 Izboljšana zanesljivost umetne inteligence: Več podjetij bo sprejelo modele RAG za aplikacije umetne inteligence, ki temeljijo na dejstvih.
🔹 Hibridni modeli umetne inteligence: Umetna inteligenca bo združevala tradicionalne LLM z izboljšavami, ki temeljijo na iskanju podatkov .
🔹 Regulacija in zaupanja vredna umetna inteligenca: RAG pomaga v boju proti dezinformacijam , zaradi česar je umetna inteligenca varnejša za široko uporabo.
💡 Ključni zaključek: RAG bo postal zlati standard za modele umetne inteligence v poslovnem, zdravstvenem, finančnem in pravnem sektorju .
🔹 Zakaj je RAG prelomnica za umetno inteligenco
torej je RAG v umetni inteligenci? Gre za preboj pri pridobivanju informacij v realnem času pred generiranjem odgovorov, zaradi česar je umetna inteligenca natančnejša, zanesljivejša in posodobljenejša .
🚀 Zakaj bi morala podjetja sprejeti RAG:
✅ Zmanjšuje halucinacije in dezinformacije zaradi umetne inteligence
✅ Zagotavlja pridobivanje znanja v realnem času
✅ Izboljšuje klepetalnice, asistente in iskalnike, ki jih poganja umetna inteligenca
Medtem ko se umetna inteligenca še naprej razvija, bo generacija z razširjenim iskanjem opredelila prihodnost aplikacij umetne inteligence , saj bo zagotovila, da bodo podjetja, strokovnjaki in potrošniki prejemali dejansko pravilne, ustrezne in inteligentne odgovore ...