Применение Retrieval Augmented Generation (RAG) в производстве: проблемы и решения
В области обработки естественного языка (NLP) Retrieval Augmented Generation, или RAG, недавно привлек много внимания. Процесс разбиения документов на части, встраивание этих частей, хранение встраиваний и поиск ближайшего соответствия, а затем добавление его в контекст запроса при получении запроса, кажется прямолинейным. Кажется, что просто добиться того, чтобы RAG работал хорошо в производстве, так как многие компоненты RAG уже легко доступны, такие как модели встраивания от OpenAI или Hugging Face и коммерческие векторные базы данных для хранения и поиска встраиваний.
Проблемы и решения
Отсутствие контента
Одна из основных проблем – отсутствие информации в базе знаний. Это происходит, когда контекст отсутствует, что заставляет модель давать ложные ответы вместо признания своего незнания.
Решения:
- Очистка данных
- Улучшенная подсказка
Неверная спецификация
Когда результат является неопределенным или не содержит конкретики, это также может быть распространенной проблемой и требует дополнительных запросов для получения точной информации.
Решения:
- Продвинутые техники извлечения
- Переранжирование
Пропущенные документы с высоким рейтингом
Иногда алгоритм не может найти наиболее подходящие документы, потому что правильный ответ скрыт в документе, который не набрал достаточно высокий рейтинг, чтобы быть отправленным пользователю.
Решения:
- Переранжирование
- Настройка гиперпараметров
Вне контекста
Проблема заключается в том, что документы, содержащие решение, иногда извлекаются из базы данных, но они не являются частью контекста, используемого для получения решения.
Решения:
- Использование различных стратегий извлечения
- Оптимизация встраиваний
Неверный формат
Система иногда выдает неправильно отформатированный вывод, например, вместо таблицы возвращается блок текста.
Решения:
- Улучшенная подсказка/инструкции
- Анализ вывода
Не извлечено
Проблема заключается в том, что при наличии слишком много шума или противоречивой информации в контексте система может испытывать затруднения с извлечением правильного ответа.
Решения:
- Очистка данных
- Сжатие запроса
- Переупорядочивание контекста
Неполный вывод
Даже когда необходимая информация доступна и присутствует в контексте, система все равно может дать неполный ответ.
Решения:
- Преобразование запросов
В заключение, хотя создание системы RAG может показаться простым, обеспечение ее успешной работы в реальной среде значительно сложнее. Упомянутые проблемы подчеркивают, насколько важно проводить обширное тестирование и настройку для решения типичных проблем. Разработчики могут повысить устойчивость и надежность систем RAG и обеспечить их успешную работу в реальных приложениях, используя передовые подходы и технологии.
