«`html
Оптимизация систем RAG: практические решения и ценность
В последнее время технологии, основанные на Retrieval-augmented generation (RAG), стали популярными благодаря своей способности решать проблемы, связанные с большими языковыми моделями (LLM), такими как галлюцинации и устаревшие данные. Система RAG состоит из двух компонентов: извлекатель и читалка. Извлекатель находит полезную информацию из внешней базы знаний, которая затем используется в запросе для модели читалки. Этот процесс является эффективной альтернативой дорогой дообучению, так как помогает уменьшить ошибки LLM.
Преимущества использования RAG
Системы извлечения используют модели плотных векторных вложений, которые показывают лучшие результаты по сравнению со старыми методами. Эти модели используют алгоритмы поиска ближайших соседей для нахождения документов, соответствующих запросу. Однако, плотные векторные вложения могут быть неэффективными при работе с высокоразмерными данными, что замедляет поиск в больших базах данных. Системы RAG используют приближенный поиск ближайших соседей (ANN) для улучшения скорости, жертвуя некоторой точностью.
Исследования и результаты
Группа исследователей из Университета Колорадо и Intel Labs провела детальное исследование оптимизации систем RAG для таких задач, как вопрос-ответ (QA). Они оценили производительность систем, в которых извлекатель и LLM обучались отдельно, что позволило избежать высоких затрат на обучение от начала до конца.
Эксперименты показали, что извлечение информации в целом улучшает производительность. Модели, такие как ColBERT, немного превосходили BGE. Оптимальная точность была достигнута при использовании 5-10 извлеченных документов для Mistral и 4-10 для LLaMA. Важно отметить, что добавление цитат значительно влияло на результаты, когда количество извлеченных документов превышало 10.
Выводы и рекомендации
Исследование предоставило полезные идеи по улучшению стратегий извлечения для систем RAG и подчеркнуло важность извлекателей в повышении производительности, особенно для задач QA. В будущем результаты этого исследования могут быть протестированы в других условиях и служить основой для дальнейших исследований в области систем RAG.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), используйте полученные знания для оптимизации процессов. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
