Содержание
По мере развития обработки естественного языка и искусственного интеллекта растет и потребность в более совершенной и контекстно-зависимой генерации контента. Мы кратко коснулись этого вопроса в наш пост «Эволюция искусственного интеллекта в генерации голоса: прошлые, настоящие и будущие тенденции» что подчеркнуло постоянно растущую потребность в более контекстно-зависимых моделях ИИ. Такой спрос привел к разработке новых архитектур, одной из которых является генерация с расширенным поиском (RAG).
RAG выделяется как многообещающая среда, сочетающая в себе мощь предварительно обученных языковых моделей с богатством внешних источников знаний. В этой статье мы попытаемся раскрыть основные строительные блоки этой технологии, проливая свет на сложные механизмы, обеспечивающие ее функциональность.
В основе RAG лежит синергия трех основополагающих компонентов:
1. Предварительно обученные языковые модели (LLM).
Центральное место в архитектуре RAG занимает использование предварительно обученных языковых моделей. Эти модели обучаются на больших объемах текстовых данных и развивают способность понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. От серии GPT OpenAI до BERT от Google — эти LLM произвели революцию в различных задачах обработки естественного языка, включая генерацию текста, обобщение и ответы на вопросы.
В контексте RAG предварительно обученный LLM выступает в качестве творческого двигателя. Руководство по «Что такое расширенная генерация с поиском (RAG)?» на MongoDB отмечает, что он отвечает за генерацию текста, изображений, аудио или видео на основе подсказок ввода и контекстных подсказок. Эти модели демонстрируют плавность и последовательность своих результатов за счет использования знаний, закодированных в их параметрах. Они могут с поразительной точностью имитировать генерацию человеческого языка.
2. Векторный поиск (семантический поиск)
Дополнением к возможностям предварительно обученных LLM является интеграция векторного поиска, также известного как семантический поиск. В отличие от традиционных методов поиска по ключевым словам, которые полагаются на точные совпадения, векторный поиск работает по принципу семантического сходства. Публикация журнала Smashing Magazine «Простое руководство по поиску языковых моделей дополненного поколения» отмечает, что это позволяет извлекать соответствующую информацию на основе основного значения, а не лексического совпадения.
Векторный поиск предполагает преобразование текстовых данных в многомерные числовые представления, известные как встраивания. Эти вложения улавливают семантические нюансы текста, кодируя его основной смысл в компактную числовую форму. Используя такие методы, как косинусное сходство и приблизительный поиск ближайшего соседа, векторный поиск позволяет эффективно извлекать контекстуально релевантную информацию из внешних баз знаний.
Интеграция векторного поиска в архитектуру RAG позволяет системе дополнять сгенерированный контент богатой, контекстуально соответствующей информацией, полученной из различных хранилищ знаний. Некоторыми примерами являются энциклопедические статьи, научные статьи или пользовательский контент. Эта возможность беспрепятственного доступа к внешним знаниям и их использования повышает качество и актуальность получаемых результатов.
3. Оркестровка (механизм слияния)
Последним основным строительным блоком RAG является механизм оркестрации. Он отвечает за гармонизацию результатов предварительно обученного LLM и информации, полученной в результате векторного поиска. Часто называемый механизмом слияния, оркестровка влечет за собой интеграцию разрозненных источников информации. Введение в «Что такое поисковая дополненная генерация?» от DataStax называет этот процесс «стержнем архитектуры RAG» из-за его важности. Его основная цель — создать связный и контекстуально обоснованный результат.
По своей сути оркестровка включает в себя стратегическое смешивание сгенерированного контента с соответствующими выдержками из полученной базы знаний. Такое слияние внутреннего творчества с внешним контекстом гарантирует, что полученные результаты будут не только плавными и последовательными, но также обогащенными фактической точностью и контекстуальной релевантностью.
Процесс оркестровки может включать в себя различные стратегии: от простого объединения текстовых сегментов до более сложных подходов, таких как выбор и переписывание контента. Независимо от конкретного используемого метода, основная цель остается неизменной: производить результаты, которые органично интегрируют креативность LLM с информативной глубиной внешних источников знаний.
Подводя итог, можно сказать, что поисковая дополненная генерация (RAG) представляет собой большой шаг вперед в создании контента. Он использует синергетическое сочетание предварительно обученных языковых моделей, векторного поиска и механизмов оркестровки. Максимизируя взаимодополняющие преимущества этих основных строительных блоков, RAG преодолевает ограничения традиционной генерации текста. Это открывает путь к созданию более контекстно-ориентированного и информационно насыщенного контента.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и подобных темах, просмотрите другие публикации в Раздел технологий здесь, в DigitalGlobalTimes..
Также посетите Digital Global Times, чтобы получить более качественный информативный контент.