Оптимизация систем RAG: Практические решения и ценность
В последнее время технологии, основанные на Retrieval-augmented generation (RAG), стали популярными благодаря своей способности решать проблемы, возникающие при использовании больших языковых моделей (LLM). Эти проблемы включают галлюцинации и устаревшие данные. Система RAG состоит из двух компонентов: извлекателя и читателя.
Как работает система RAG?
Извлекатель находит полезную информацию из внешней базы знаний и передает её читателю вместе с запросом. Этот процесс является эффективной альтернативой дорогой дообучении, так как помогает уменьшить количество ошибок, которые могут допускать LLM.
Преимущества современных моделей извлечения
Современные модели извлечения используют плотные векторные представления, которые показывают лучшие результаты по сравнению со старыми методами, основанными на частоте слов. Эти модели используют алгоритмы поиска ближайших соседей для нахождения документов, соответствующих запросу. Однако, плотные векторные представления могут быть неэффективными при работе с высокоразмерными данными, что замедляет поиск в больших базах данных.
Исследования по оптимизации систем RAG
Группа исследователей из Университета Колорадо и Intel Labs провела исследование по оптимизации систем RAG для задач, таких как вопрос-ответ (QA). Они оценили, как извлечение информации влияет на производительность системы RAG, обучая извлекатель и LLM отдельно. Это позволило избежать высоких затрат на обучение всей системы.
Результаты экспериментов
В ходе экспериментов были протестированы две модели LLM: LLaMA и Mistral. Оценка проводилась на стандартных задачах QA, где модели генерировали ответы, используя извлеченные документы. Использовались модели извлечения, такие как BGE-base и ColBERTv2, для эффективного поиска.
Исследование показало, что извлечение информации в целом улучшает производительность. Модель ColBERT немного превзошла BGE. Оптимальные результаты достигались при использовании 5-10 извлеченных документов для Mistral и 4-10 для LLaMA. Важно отметить, что добавление подсказок для цитирования значительно влияло на результаты, когда количество извлеченных документов превышало 10.
Выводы и рекомендации
Исследование предоставило полезные рекомендации по улучшению стратегий извлечения для систем RAG и подчеркнуло важность извлекателей для повышения производительности, особенно в задачах QA. В будущем результаты этого исследования могут быть протестированы в других условиях и послужить базой для дальнейших исследований в области систем RAG.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите возможность внедрения решений на основе RAG. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
