Преимущества использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) в бизнесе
Retrieval-augmented generation (RAG) – это подход в обработке естественного языка, который объединяет механизмы поиска с генеративными моделями для улучшения точности и способностей к рассуждениям. RAG системы отличаются от традиционных моделей тем, что могут использовать реальные данные в реальном времени, что делает их ценными для задач, требующих актуальной информации и многопереходного рассуждения.
Практические решения и ценность:
1. RAG системы создают сложные ответы, используя внешние источники и синтезируя полученную информацию в логические повествования.
2. Оценка RAG систем часто сталкивается с проблемой точности. Новый метод многопереходного поиска значительно повышает точность моделей.
3. Необходимо улучшать механизмы поиска и способности к рассуждениям в RAG системах для более эффективного решения сложных задач.
4. FRAMES датасет предлагает реалистичное представление запросов, с которыми сталкиваются бизнес-приложения, и служит хорошим инструментом для оценки современных RAG систем.
Ключевые выводы:
1. FRAMES датасет включает 824 вопроса для оценки фактичности, точности поиска и способностей к рассуждениям.
2. Методы оценки в один шаг достигли точности 0,40, в то время как многопереходные методы повысили точность до 0,66.
3. Даже с улучшением процесса поиска, есть значительные пробелы в задачах числового рассуждения и постобработки.
4. Исследование показывает необходимость дальнейшего развития RAG систем для улучшения их способностей рассуждения.
