RAG 1: AI alapú információ-visszakeresés és szövegalkotás

Talán már unalmasan hangzik, de ezt a cikket is így kell kezdenem. A mesterséges intelligencia (AI) gyors fejlődése során egyre több olyan technológia és módszertan jelenik meg, amely segít az információk hatékonyabb feldolgozásában és a felhasználók igényeinek pontosabb kielégítésében. Az egyik ilyen technológia a Retrieval-Augmented Generation (röviden RAG), amely az AI világának egy izgalmas területe. Számomra is ez jelenleg az egyik legérdekesebb terület.

RAG Alapok: Mi is az a Retrieval-Augmented Generation?

A RAG technológia lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek pontosabb, tényszerűbb és relevánsabb válaszokat adjanak különböző kérdésekre, mivel képesek valós időben külső forrásokból származó információkat integrálni a működésükbe. Ezzel minimalizálva az AI egyik sajátosságát a hallucinációt. Emelett egy AI-al erősített dokumentumkezelést valósíthatunk meg.

A generatív mesterséges intelligencia (Generative AI), mint például a GPT modellek, kiválóan alkalmasak a természetes nyelvű szövegek előállítására. Azonban ezek a modellek kizárólag az előzetes tanulás során betáplált adatok alapján dolgoznak, amelyek idővel elavulhatnak. Itt jön képbe a RAG, amely kiegészíti a generatív képességeket azáltal, hogy valós idejű információk kinyerését is lehetővé teszi. Ez különösen fontos az olyan helyzetekben, amikor az aktuális vagy változó információk elérése létfontosságú.

Mi a koncepció?

A Retrieval-Augmented Generation egy olyan technika, amely két különböző, de egymást kiegészítő AI-komponenst ötvöz: az információ-visszakeresést (retrieval) és a szövegalkotást (generation). Ez a megközelítés a következőképpen működik:

1. Kérdés: A felhasználó egy kérdést tesz fel vagy egy információs kérést küld a rendszernek. Ezt a prompt engineering technikájával valósítja meg.
2. Információ-visszakeresés: A RAG rendszer első lépésként külső adatforrásokban (pl.: adatbázisokban, dokumentumtárakban vagy weboldalakon) keres releváns adatokat a kérdés megválaszolásához.
3. Adatok integrálása: Az így összegyűjtött adatokat továbbítja a generatív modellhez (LLM), amely ezek alapján állítja elő a választ.
4. Válasz generálása: A generatív modell egy koherens, természetes nyelvű választ ad, amely tartalmazza a visszakeresett információkat.

A RAG célja tehát az, hogy az AI modellek ne csak logikus és összefüggő válaszokat adjanak, hanem azokat a legfrissebb és legpontosabb információk alapján állítsák elő. Ez különösen hasznos olyan területeken, ahol az adatok gyorsan változnak, például jogi, pénzügyi vagy technológiai területeken. Emellett olyan esetekben előnyös, amikor fontos számunkra az adatok pontossága. (pl.: AI alapú keresés dokumentum tárakban)

A RAG alapvető komponensei

Habár a RAG egyszerű szolgáltatásnak tűnik, szükséges a fontosabb komponensek ismerete, amely segít megérteni és helyesen használni azt.

1. Retrieval modul: Ez az a rész, amely az adatok kinyeréséért felelős. A modell egy külső forrásból, például egy vektoradatbázisból, dokumentumtárból vagy más adattárolóból keres ki releváns információkat.
2. Generációs modul: Ez a generatív nyelvi modell, amely a kinyert adatokat felhasználva állítja elő a választ. Példa lehet erre a GPT-4 vagy más LLM-ek.
3. Integrációs réteg: Ez köti össze a két modult, biztosítva, hogy a kinyert adatok megfelelő formátumban és kontextusban kerüljenek a generációs modell elé.

Fontos megjegyezni, hogy a generatív modulnál a nyelvi modell (LLM) nem feltétlenül egy nyilvános kell hogy legyen. Tehát nem kell olyan modellt használnunk, amely internet kapcsolattal rendelkezik. Ez azért fontos nekünk, mert így egy teljesen zárt, izolált és biztonságos dokumentum kezelést is megvalósíthatunk a cégünkön belül.

Hogyan kapcsolódik a RAG az AI világához?

Ez ez érdekes kérdés lehet, annak ellenére, hogy az AI-ról beszélve említjük ezt a technológiát. A RAG technológia közvetlenül megoldja az AI egyik legnagyobb problémáját: naprakész információk kezelésére. Míg a hagyományos nyelvi modellek (LLM-ek) az előzetes tanulásuk során szerzett ismeretekre támaszkodnak, a RAG lehetőséget ad a valós idejű információk integrálására. Ez kulcsfontosságú olyan területeken, mint:

• Ügyfélszolgálat: Releváns és aktuális válaszok biztosítása a vállalati dokumentációk és szabályzatok alapján.
• Orvosi kutatás: Legfrissebb tudományos eredmények integrálása a diagnózis támogatásába.
• Oktatás: Pontos, hiteles válaszok nyújtása a tananyagok alapján az aktuális technológia területén.

Miért fontos a RAG?

A RAG technológia jelentősége abban rejlik, hogy egyesíti a generatív modellek kreativitását és a tényszerű adatok pontosságát. Ezáltal képes olyan megoldásokat nyújtani, amelyek nemcsak modernek, hanem hitelesek is. A jövőben a RAG szerepe várhatóan tovább növekszik, különösen az olyan iparágakban, ahol az információk megbízhatósága és aktualitása kulcsfontosságú.

A RAG valódi ereje a dokumentum kezelésben rejlik, amelyről a következő cikkben olvashattok majd.