IA technikában a RAG szerepe
A RAG (Retrieval-Augmented Generation) azt jelenti, hogy egy mesterséges intelligencia (MI) nemcsak „emlékezetből” válaszol, hanem adatokat keres egy tudásbázisban, és azokat felhasználja a válaszhoz.
1. A RAG legfőbb titka: A "hallucináció" elkerülése
A RAG technika legfontosabb oka, amiért egyáltalán létezik, a hallucináció elkerülése.
Mi a hallucináció? Képzeld el, hogy a nagyon okos robotod (az ún. LLM) egy csomó könyvet olvasott, de ha egy olyan dologról kérdezel, amit nem látott, akkor kitalál egy választ. Ez a kitalált, de nagyon magabiztosan előadott hamis információ a "hallucináció".
Hogyan segít a RAG? A RAG beépít egy "ellenőrző könyvtárost". Mielőtt a robot válaszolna, a könyvtáros keres a megbízható tudásbázisban (pl. a céged szabályzataiban, az orvosi szakirodalomban, vagy a legfrissebb hírekben). Így a válaszok tényszerűek, naprakészek és ellenőrizhetőek lesznek.
2. Hol használjuk a RAG-et a való életben? (Alkalmazási területek)
Az okos robotok a RAG segítségével válnak igazán hasznossá a hétköznapokban és a cégeknél:
Ügyfélszolgálati Chatbotok: A robot válaszol a kérdéseidre, de nem a neten tanult dolgokból, hanem a cég legújabb termékkatalógusából vagy a GYIK (Gyakran Ismételt Kérdések) listájából. Így mindig a helyes árat vagy garanciális feltételt mondja.
Belső Tudásmenedzsment (Cégen belül): Egy új dolgozó megkérdezi a robotot: "Mikor van idén a céges karácsonyi buli?" A robot a RAG-et használva megnézi a belső HR-dokumentumot, és pontosan válaszol.
Jogi és Tudományos Kutatás: Egy ügyvéd feltesz egy kérdést a törvényekről. A robot a RAG segítségével a legfrissebb jogszabályokat és bírósági ítéleteket keresi meg, így a válasz megbízható.
3. A RAG kihívásai (A nehéz részek)
Bár a RAG szuper, van néhány dolog, ami nehéz benne:
Chunking (Darabolás): A tudásbázisban lévő dokumentumokat apró részekre ("csonkokra", vagy angolul "chunks"-ra) kell vágni. Képzeld el, hogy egy 300 oldalas könyvet 10 oldalas fejezetekre vágsz. Ha rossz helyen vágod el, a robot nem érti meg a teljes gondolatot. A jó darabolás a siker titka!
Vektoradatbázisok (A különleges könyvtár): A robotok nem betűket, hanem számokat (vektorokat) használnak a kereséshez. Ahhoz, hogy a keresés gyors legyen, speciális adatbázisok kellenek, amik csak a számok tárolására és keresésére valók. Ezek felépítése és karbantartása bonyolult lehet.
Visszajelzés és Fejlesztés: Ahogy a képen is láttad a Feedback Based RAG résznél, a rendszer folyamatosan jobb lesz, ha az emberek visszajeleznek. Ez a munka viszont sok időt és energiát igényel.
Ezek a kiegészítések segítenek megérteni, hogy a RAG nem csak egy elméleti technológia, hanem egy nagyon gyakorlatias eszköz, ami megoldja az okos robotok egyik legnagyobb problémáját: a pontatlanságot és a megbízhatóság hiányát.
Nagyon egyszerűen úgy képzelhető el, hogy van egy nagyon okos robotod, aki válaszol a kérdéseidre. Ezt a módszert, amivel a robot tud válaszolni, úgy hívják, hogy RAG (ez egy angol rövidítés, de nevezhetjük "segítő válaszadásnak").
Most nézzük egyszerűen, mit jelent mind a 9 típus:
Standard RAG (A hagyományos segítő):
Felteszel egy kérdést (Query).
A robot megkeresi a kérdéshez illő részeket a tudástárában (Relevant Context).
Ezután válaszol neked (Response). Olyan, mintha megnézné a tankönyvben a fejezetet, ami a kérdésedről szól.
Agentic RAG (Az ügynök robot):
A robotodnak van egy kis segítője (Agent), aki tudja, hol keressen.
Ha megkérdezel valamit, az ügynök eldönti, hogy a belső tudásbázisban, a szabályzatok között, vagy egy külső adatbázisban kell-e keresni.
Mielőtt válaszolna, megnézi, mit talált. Olyan, mint egy detektív, aki tudja, melyik ajtón kell kopogni az információért.
Fusion RAG (Az olvasztó segítő):
A robot megnézi a kérdésedet, és gyorsan megpróbálja megérteni (Embedding Model).
Megkeresi az összes vonatkozó infót (Retrieved Context).
Összekeveri az infókat, mint egy szakács, és ad egy választ.
Interactive RAG (Az interaktív segítő):
Ez a robot megjegyzi, hogy mit kérdeztél eddig.
Ha újra kérdezel, figyelembe veszi a korábbi beszélgetést, így tudja, mire gondolsz. Olyan, mintha egy barátoddal beszélgetnél, aki emlékszik a tegnapi témára.
Contextual RAG (A szövegkörnyezet segítője):
Megkérdezel valamit, és a robotod nemcsak a kérdést, hanem azt is megnézi, hogy milyen témáról beszéltek az imént (Context).
Ezt a plusz infót hozzáfűzi a kérdésedhez (Prompt), hogy sokkal pontosabb választ adjon.
Multi-Pass RAG (A többszöri ellenőrző):
Ez a robot többször is átnézi a tudását.
Először keres egy adatbázisban, talál egy infót (Context), de azt mondja: "várjunk csak, nézzük meg ezt máshol is!"
Végül a legpontosabb választ adja, miután több helyen is megnézte.
Feedback Based RAG (A visszajelzés segítője):
Ez a robot mindig tanul.
Ha ad egy választ, és az emberek azt mondják, hogy ez egy "szuper válasz" (Human Feedback), akkor a robot megjegyzi, hogy jól csinálta, és legközelebb is úgy fog válaszolni. Ha rossz a válasz, javít a módszerén.
Auto RAG (Az automata segítő):
Ez a robot önállóan dönti el, mit kell csinálnia.
Amikor kérdezel, automatikusan keres (Index), kiválasztja a legjobb infót, és válaszol. Nincs szüksége extra segítségre.
REALM (A tudós segítő):
Ez a robot a legokosabb! Nemcsak keres, hanem megtanulja a tudásanyagát (Neural Knowledge Retrieval).
Kérdezel, és ő egy speciális "tudástárból" szedi elő a választ. Olyan, mint egy professzor, aki rengeteget olvasott, és minden tudásra emlékszik. Például, ha egy háromszög szögéről kérdezel, azonnal tudja a pontos szabályt.
Összefoglalva:
Ezek mind olyan okos trükkök, amikkel a nagy, okos robotok (mint a ChatGPT, vagy más mesterséges intelligenciák) megtanulnak jobban és pontosabban válaszolni a kérdéseidre, mintha szuperkönyvtárosok lennének, akik tudják, hol van minden.
Link : https://gemini.google.com/share/3f923b077dd6
Megjegyzések
Megjegyzés küldése