RAG (Retrieval-Augmented Generation) ialah cara terbaru untuk meningkatkan LLM dengan cara yang sangat berkesan, menggabungkan kuasa penjanaan dan pengambilan data masa nyata. RAG membenarkan sistem dipacu AI tertentu untuk menghasilkan output kontekstual yang tepat, relevan dan diperkaya oleh data, sekali gus memberikan mereka kelebihan berbanding LLM tulen.
Pengoptimuman RAG ialah pendekatan holistik yang terdiri daripada penalaan data, penalaan halus model dan kejuruteraan segera. Artikel ini meneliti komponen ini secara mendalam untuk mendapatkan cerapan tertumpu perusahaan tentang cara komponen ini boleh menjadi yang terbaik untuk model AI perusahaan.
Mempertingkatkan Data untuk Prestasi AI yang Lebih Baik
- Pembersihan dan Organisasi Data: Data mesti sentiasa dibersihkan sebelum digunakan dengan betul untuk mengalih keluar ralat, pendua dan bahagian yang tidak berkaitan. Ambil, sebagai contoh, sokongan pelanggan AI. AI seharusnya hanya merujuk kepada Soalan Lazim yang tepat dan terkini supaya ia tidak mendedahkan maklumat lapuk.
- Suntikan Set Data Khusus Domain: Prestasi berpotensi dipertingkatkan dengan menyuntik set data khusus yang dibangunkan untuk domain tertentu. Sebahagian daripada pencapaian itu ialah menyuntik jurnal perubatan dan laporan pesakit (dengan pertimbangan privasi yang sesuai) ke dalam AI dalam bidang penjagaan kesihatan untuk membolehkan AI penjagaan kesihatan memberikan jawapan termaklum.
- Penggunaan Metadata: Metadata yang digunakan boleh termasuk maklumat seperti cap masa, kepengarangan dan pengecam lokasi; berbuat demikian membantu mendapatkan semula dengan mengikut konteks yang betul. Sebagai contoh, AI boleh melihat apabila artikel berita telah disiarkan dan ini mungkin menandakan bahawa maklumat adalah lebih terkini, dan oleh itu harus dikemukakan dalam ringkasan.
Menyediakan Data untuk RAG
- Pengumpulan data: Setakat ini ini adalah langkah paling asas di mana anda mengumpul atau menelan data baharu supaya model sentiasa mengetahui hal ehwal semasa. Sebagai contoh, AI yang berhati-hati dalam meramal cuaca harus sentiasa mengumpul data dan masa daripada pangkalan data meteorologi untuk menghasilkan ramalan yang berdaya maju.
- Pembersihan Data: Pertimbangkan data mentah yang masuk. Ia perlu disemak dahulu sebelum diproses selanjutnya untuk mengalih keluar ralat, ketidakkonsistenan atau isu lain. Ini mungkin termasuk aktiviti seperti membahagikan artikel panjang dengan sewajarnya kepada segmen pendek yang akan membolehkan AI hanya memfokus pada bahagian yang berkaitan semasa analisis tanpa konteks.
- Maklumat Pecahan: Apabila data telah melalui semua proses pembersihan, ia kemudiannya akan disusun ke dalam ketulan yang lebih kecil supaya setiap ketulan tidak melebihi had dan faktor yang dianalisis dalam peringkat latihan model. Setiap cabutan mesti diringkaskan dengan sesuai dalam beberapa perenggan atau mendapat manfaat daripada teknik ringkasan lain.
- Anotasi Data: Proses manipulasi yang merangkumi pelabelan atau mengenal pasti data menambah langkah baharu untuk mempertingkatkan pencarian semula dengan memaklumkan AI tentang perkara kontekstual. Ini sepatutnya membolehkan analisis sentimen yang lebih berkesan tentang maklum balas pelanggan yang dimanipulasi menjadi aplikasi teks yang berguna apabila dilabelkan dengan emosi dan perasaan umum.
- Proses QA: Proses QA mesti melihat melalui semakan kualiti yang ketat supaya hanya data berkualiti melalui proses latihan dan perolehan semula. Ini mungkin melibatkan semakan dua kali secara manual atau pemprograman untuk ketekalan dan ketepatan.
Menyesuaikan LLM untuk Tugasan Tertentu
Pemperibadian LLM ialah pelarasan pelbagai tetapan dalam AI untuk meningkatkan kecekapan model dalam melaksanakan tugas tertentu atau dalam semangat memudahkan industri tertentu. Penyesuaian model ini, walau bagaimanapun, boleh membantu meningkatkan kapasiti model untuk mengenali corak.
- Model Penalaan Halus: Penalaan halus ialah melatih model pada set data yang diberikan untuk keupayaan memahami kehalusan khusus domain. Sebagai contoh, firma guaman mungkin memilih model AI ini untuk mendraf kontrak dengan tepat selepas itu, kerana ia akan melalui banyak dokumen undang-undang.
- Kemas Kini Data Berterusan: Anda ingin memastikan bahawa sumber data model adalah tepat, dan ini memastikannya cukup relevan untuk menjadi responsif kepada topik yang berkembang. Iaitu, AI kewangan mesti sentiasa mengemas kini pangkalan datanya untuk menangkap harga saham dan laporan ekonomi terkini.
- Pelarasan Khusus Tugas: Model tertentu yang telah dipasang untuk tugasan tertentu mampu mengubah salah satu atau kedua-dua ciri dan parameter menjadi yang paling sesuai dengan tugasan tersebut. Analisis sentimen AI boleh diubah suai, sebagai contoh, untuk mengenali istilah atau frasa khusus industri tertentu.
Mencipta Gesaan Berkesan untuk Model RAG
Kejuruteraan Prompt boleh difahami sebagai satu cara untuk menghasilkan output yang diingini menggunakan prompt yang direka dengan sempurna. Fikirkan ia seperti anda memprogramkan LLM anda untuk menjana output yang diingini dan berikut ialah beberapa cara anda boleh mencipta gesaan yang berkesan untuk model RAG:
- Gesaan yang dinyatakan dengan jelas dan tepat: Gesaan yang lebih jelas menghasilkan tindak balas yang lebih baik. Daripada bertanya, "Beritahu saya tentang teknologi," ia mungkin membantu untuk bertanya, "Apakah kemajuan terkini dalam teknologi telefon pintar?"
- Kemajuan Gesaan Berulang: Penapisan berterusan gesaan berdasarkan maklum balas menambah kecekapannya. Sebagai contoh, jika pengguna mendapati jawapan terlalu teknikal, gesaan boleh dilaraskan untuk meminta penjelasan yang lebih mudah.
- Teknik Gesaan Kontekstual: Gesaan boleh menjadi sensitif konteks untuk menyesuaikan respons lebih dekat dengan jangkaan pengguna. Contohnya ialah menggunakan pilihan pengguna atau interaksi sebelumnya dalam gesaan, yang menghasilkan lebih banyak output peribadi.
- Menyusun Prompt dalam Urutan Logik: Mengatur gesaan dalam urutan yang logik membantu dalam pengkhususan
maklumat penting. Sebagai contoh, apabila seseorang bertanya tentang peristiwa bersejarah, adalah lebih sesuai dahulu untuk berkata, "Apa yang berlaku?" sebelum dia bertanya, "Mengapa ia penting?"
Sekarang inilah cara untuk mendapatkan hasil terbaik daripada sistem RAG
Talian Paip Penilaian Tetap: Menurut beberapa penilaian, menyediakan sistem penilaian akan membantu RAG menjejaki kualitinya dari semasa ke semasa, iaitu, menyemak secara rutin prestasi kedua-dua bahagian perolehan semula dan penjanaan RAG. Ringkasnya, mengetahui sejauh mana AI menjawab soalan dalam senario yang berbeza.
Menggabungkan Gelung Maklum Balas Pengguna: Maklum balas pengguna membolehkan penambahbaikan berterusan kepada apa yang sistem tawarkan. Maklum balas ini juga membolehkan pengguna melaporkan perkara yang sangat perlu ditangani.
