«`html
Улучшение генерации с помощью RAG
Генерация с использованием дополнительных данных (RAG) стала важным инструментом для повышения возможностей больших языковых моделей (LLM). Она позволяет моделям получать информацию из внешних источников, таких как базы данных и научная литература, что улучшает их производительность в задачах, требующих знаний.
Проблемы с RAG
Однако у RAG есть свои недостатки. Часто возникает проблема несовпадения внутренней информации и внешних данных, что может привести к конфликтам и снижению надежности выводов модели. Исследования показывают, что до 70% извлеченных данных могут быть неактуальными или ложными.
Решения для улучшения RAG
Традиционные методы RAG включают фильтрацию нерелевантных данных и использование многопользовательских систем для оценки извлеченных данных. Но эти подходы не всегда решают проблемы, возникающие после извлечения данных.
Astute RAG: новое решение
Исследователи из Google Cloud AI и Университета Южной Калифорнии разработали Astute RAG. Эта система использует адаптивный подход для улучшения интеграции внутреннего и внешнего знания. Она сначала извлекает информацию из внутренней базы, а затем сравнивает ее с внешними данными, чтобы разрешить конфликты.
Результаты и эффективность
Astute RAG показала эффективность на различных наборах данных, достигая в среднем на 6.85% лучшей точности по сравнению с традиционными системами RAG. Даже в сложных условиях, когда все извлеченные данные были неэффективными, Astute RAG демонстрировала высокую производительность.
Ключевые выводы исследования
- Несовершенное извлечение: 70% извлеченных данных не содержат прямых ответов.
- Конфликты знаний: 19.2% случаев показывают конфликты между внутренними и внешними источниками.
- Производительность: 84.45% точности в TriviaQA после трех итераций консолидации.
- Устойчивость: Высокая производительность даже при неверных внешних данных.
- Итеративная консолидация: Эффективная фильтрация нерелевантных данных через несколько итераций.
Заключение
Astute RAG решает проблему конфликтов знаний в генерации с использованием дополнительных данных, улучшая надежность и производительность ответов LLM. Это решение подходит для сложных сценариев с ненадежными внешними источниками.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где можно применить автоматизацию.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение и начните с малого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Изучите AI Sales Bot
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Будущее уже здесь!
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru.
«`
