«`html
LongRAG: Надежная система для ответов на вопросы с длинным контекстом
Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области ответов на вопросы с длинным контекстом. Однако они сталкиваются с проблемой потери информации, что приводит к неправильным ответам. Системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) пытаются решить эту проблему, но также имеют свои ограничения.
Проблемы с ответами на вопросы
Ключевые проблемы, такие как:
- Нарушение структуры контекста
- Неполная информация в сегментах
- Сложности с низкой плотностью доказательств
Подходы к решению
Существует несколько подходов к улучшению ответа на вопросы с длинным контекстом:
- Обученные методы: такие как Position Interpolation и LongLoRA, требуют значительных ресурсов.
- Необученные методы: такие как ограниченное внимание и сжатие контекста, предлагают более доступные решения.
Решение LongRAG
LongRAG — это комплексное решение, состоящее из четырех компонентов:
- Гибридный извлекатель
- Извлекатель информации, дополненный LLM
- Фильтр, управляемый Chain of Thought (CoT)
- Генератор, дополненный LLM
Эти компоненты работают вместе для понимания глобального контекста и точного выявления фактов.
Преимущества LongRAG
LongRAG показывает более высокую производительность по сравнению с другими системами:
- На 6,16% лучше, чем у конкурентов
- На 17,25% лучше, чем Vanilla RAG
Эта система также эффективна как для маленьких, так и для больших языковых моделей.
Как внедрять ИИ в ваш бизнес
Для успешного использования ИИ следуйте этим шагам:
- Анализируйте, где можно применять автоматизацию.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI).
- Подберите подходящее ИИ-решение.
- Внедряйте решения постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Следите за новостями об ИИ в нашем Telegram-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
