RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en nyere måte å forbedre LLM-er på en svært effektiv måte, ved å kombinere generativ kraft og sanntidsdatahenting. RAG lar et gitt AI-drevet system produsere kontekstuelle utdata som er nøyaktige, relevante og beriket med data, og gir dem dermed en fordel i forhold til rene LLM-er.
RAG-optimalisering er en helhetlig tilnærming som består av datainnstilling, modellfinjustering og prompt engineering. Denne artikkelen går i dybden gjennom disse komponentene for å få bedriftsfokusert innsikt i hvordan disse komponentene kan være best for enterprise AI-modeller.
Forbedre data for bedre AI-ytelse
- Rensing og organisering av data: Dataene må alltid renses før riktig bruk for å fjerne feil, duplikater og irrelevante deler. Ta for eksempel kundestøtte AI. En AI bør kun referere til nøyaktige og oppdaterte vanlige spørsmål, slik at den ikke avslører utdatert informasjon.
- Domenespesifikk datasettinjeksjon: Ytelsen forbedres potensielt ved å injisere spesialiserte datasett utviklet for spesifikke domener. En del av prestasjonen er å injisere medisinske journaler og pasientrapporter (med passende personvernhensyn) i AI innen helsevesenet for å gjøre det mulig for helsevesenets AI å gi informerte svar.
- Metadatabruk: Metadataene som brukes kan inkludere informasjon som tidsstempler, forfatterskap og stedsidentifikatorer; å gjøre det hjelper med gjenfinning ved å være rett i konteksten. For eksempel kan en AI se når en nyhetsartikkel ble lagt ut, og dette kan signalisere at informasjonen er nyere, og derfor bør komme frem i sammendraget.
Forbereder data for RAG
- Datainnsamling: Dette er desidert det mest grunnleggende trinnet der du samler inn eller inntar nye data slik at modellen forblir oppmerksom på aktuelle saker. For eksempel bør en AI som er på vakt mot å forutsi været, alltid samle inn data og tid fra meteorologiske databaser for å finne levedyktige spådommer.
- Datarensing: Vurder rådataene som kommer inn. De må først gjennomgås før de behandles videre for å fjerne feil, inkonsekvenser eller andre problemer. Dette kan inkludere aktiviteter som hensiktsmessig oppdeling av lange artikler i korte segmenter som vil tillate AI å kun fokusere på de relevante delene under kontekstfri analyse.
- Chunking informasjon: Når dataene har gått gjennom hele renseprosessen, blir de organisert i mindre biter slik at hver del ikke overskrider grensene og faktorene som ble analysert i modellopplæringsstadiet. Hvert utdrag må være passende oppsummert i noen få avsnitt eller dra nytte av andre oppsummeringsteknikker.
- Datamerknad: Prosessen med manipulasjon som inkluderer merking eller identifisering av data legger til et helt nytt trav for å forbedre gjenfinningen ved å informere AI om kontekst. Dette bør tillate mer effektiv sentimentanalyse av tilbakemeldinger fra kunder som blir manipulert til nyttige tekstapplikasjoner når de er merket med generelle følelser og følelser.
- QA-prosessene: QA-prosessene må gjennomgå strenge kvalitetskontroller slik at kun kvalitetsdata går gjennom opplærings- og gjenfinningsprosessene. Dette kan innebære dobbeltsjekking manuelt eller programmatisk for konsistens og nøyaktighet.
Tilpasse LLM-er for spesifikke oppgaver
Personaliseringen av LLM er en justering av ulike innstillinger i AI for å øke modelleffektiviteten ved å utføre visse oppgaver eller i ånden til å legge til rette for visse bransjer. Denne modelltilpasningen kan imidlertid bidra til å øke modellens kapasitet til å gjenkjenne et mønster.
- Finjusteringsmodeller: Finjustering er å trene modellen på gitte datasett for evnen til å forstå de domenespesifikke finessene. For eksempel kan et advokatfirma velge denne AI-modellen for å utarbeide kontrakter nøyaktig deretter, siden den vil ha gått gjennom mange juridiske dokumenter.
- Kontinuerlige dataoppdateringer: Du vil forsikre deg om at modelldatakildene er på punkt, og dette holder den relevant nok til å bli lydhør overfor emner i utvikling. Det vil si at en finans-AI regelmessig må oppdatere databasen sin for å fange opp oppdaterte aksjekurser og økonomiske rapporter.
- Oppgavespesifikke justeringer: Enkelte modeller som har blitt tilpasset for bestemte oppgaver er i stand til å endre en av eller begge funksjonene og parameterne til de som passer best til den aktuelle oppgaven. Sentimentanalyse AI kan modifiseres, for eksempel for å gjenkjenne visse bransjespesifikke terminologier eller fraser.
Lage effektive meldinger for RAG-modeller
Prompt Engineering kan forstås som en måte å produsere ønsket utgang ved å bruke en perfekt utformet ledetekst. Tenk på det som om du programmerer LLM til å generere en ønsket utgang, og her er noen måter du kan lage en effektiv melding for RAG-modeller på:
- Distinkt uttalte og presise oppfordringer: En klarere forespørsel gir bedre respons. I stedet for å spørre "Fortell meg om teknologi", kan det hjelpe å spørre: "Hva er de siste fremskrittene innen smarttelefonteknologi?"
- Iterativ fremgang av ledetekster: Den kontinuerlige raffineringen av en forespørsel basert på tilbakemelding øker effektiviteten. For eksempel, hvis brukere finner svarene for tekniske, kan ledeteksten justeres for å be om en enklere forklaring.
- Teknikker for kontekstuelle spørsmål: Spørring kan være kontekstavhengig for å skreddersy svar nærmere brukernes forventninger. Et eksempel kan være å bruke brukerpreferansene eller tidligere interaksjoner innenfor ledetekstene, noe som gir langt mer personlige resultater.
- Ordne ledetekster i logisk rekkefølge: Organisering av spørsmål i en logisk rekkefølge hjelper til med hovedfag
viktig informasjon. For eksempel, når man spør om en historisk hendelse, ville det være mer passende først å si: "Hva skjedde?" før han fortsatte med å spørre: "Hvorfor var det viktig?"
Nå ser du hvordan du får de beste resultatene fra RAG-systemer
Regelmessige evalueringsrørledninger: I følge noen evalueringer vil det å sette opp et evalueringssystem hjelpe RAG med å holde oversikt over kvaliteten over tid, dvs. rutinemessig gjennomgå hvor godt både gjenfinnings- og generasjonsdeler av RAG fungerer. Kort sagt, å finne ut hvor godt en AI svarer på spørsmål i forskjellige scenarier.
Inkluder brukertilbakemeldingssløyfer: Brukertilbakemeldinger tillater konstante forbedringer av det systemet har å tilby. Denne tilbakemeldingen lar også brukeren rapportere ting som desperat må løses.
