RAG 2: RAG és a dokumentumkezelési technológiák
Előző cikkemben bemutattam az RAG alapjait, koncepcióját és főbb összetevőit. Amint olvashattuk a Retrieval-Augmented Generation (RAG) egyedülálló ereje abban rejlik, hogy képes releváns dokumentumokból és adatforrásokból valós időben információt visszanyerni és azt integrálni generált válaszaiba.
Abban a cikkben is említettem, hogy a RAG célja 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)
Ez a cikk a RAG-hoz kapcsolódó dokumentumkezelési technológiákra fókuszál, amelyek kulcsszerepet játszanak a rendszer hatékonyságában és pontosságában. Úgy érzem, hogy ez az a terület, ahol jelenleg a legkevesebb zaj van az AI világán belül.
Vektor adatbázisok
A vektor adatbázisok (dokumentumtárak) a RAG alapvető elemei. Ezek olyan adatbázisok, amelyekben a dokumentumokat és az azokban lévő információkat numerikus vektorokként tárolják. Ez lehetővé teszi a gyors és pontos keresést a releváns tartalmak között, a következő módon:
- Dokumentumok átalakítása (embedding): A dokumentumok tartalmát vektorrá (számmá) alakítjuk természetes nyelvi feldolgozó modellek, például BERT vagy más embedding modellek segítségével.
- Keresés (search): Egy új kérdés esetén a rendszer szintén vektort generál, majd ezt összehasonlítja az adatbázisban lévő vektorokkal, hogy megtalálja a releváns dokumentumokat.
Ebből is látszik, hogy amikor ilyen keresést végzünk, akkor nem kulcsszavakra keresünk, hanem összehasonlítást végzünk, így a találatok pontossága is más jellegű lesz.
Legismertebb vektor adatbázisok:
Átalakítás és hasonlósági keresés
Az embedding technológiák a RAG rendszerek motorjai. Az embedding lépésben a szöveges adatokat numerikus vektorokká alakítják, amelyek tartalmazzák a szöveg jelentését és kontextusát. Ez kulcsfontosságú a hasonlósági kereséshez, amely a releváns információk megtalálásának egyik alapvető eszköze.
- Példa: Egy orvosi dokumentumtárban a „szívritmuszavar” kifejezés numerikus vektora alapján a rendszer az összes releváns tanulmányt és cikket előkeresheti.
- Modellek: Olyan nyílt forráskódú modellek, mint a Sentence-BERT vagy a Hugging Face embedding modelljei, széles körben használatosak a RAG rendszerekben.
Újrarangsorolás (Reranking)
A RAG rendszerek gyakran több releváns dokumentumot is visszakeresnek, amelyeket rangsorolni kell. Az újrarangsorolás célja, hogy a leginkább releváns dokumentumok kerüljenek at LLM elé. Ez különösen fontos nagy méretű dokumentumtárak esetén.
- Technikák: Neural reranking modellek, például a T5 modellek adaptációi.
- Példa: Egy ügyfélszolgálati alkalmazás esetén a rendszer kiemeli a legfrissebb dokumentumokat a relevancia növelése érdekében. Vagy az első körben összegyűjtött információhalmazt tovább finomítjuk, hogy valóban csak a legrelevánsabb találatokat adjuk vissza a felhasználónak.
Lekérdezés fordítási technikák (Query Translation Techniques)
A lekérdezés fordítási technikák olyan lépések sorozatát foglalják magukban, amelyek javítják a lekérdezés átalakítás (embedding) és a dokumentum átalakítás közötti relevancia valószínűségét. Ez a folyamat biztosítja, hogy a kérdések pontosabban illeszkedjenek a dokumentumokhoz, javítva ezzel a visszakeresés és a válaszgenerálás minőségét.
Néhány kapcsolódó technika:
- Szemantikai illeszkedés javítása: A technikák közé tartozik a szemantikai keresés alkalmazása, amely figyelembe veszi a szavak jelentését és kontextusát, nem csupán a szintaktikai egyezéseket. Ez különösen fontos a természetes nyelvű lekérdezések esetében, ahol a felhasználók különböző módon fogalmazhatják meg ugyanazt a kérést.
- Lekérdezés elemzése és finomítása: A felhasználói kérdések gyakran többértelműek lehetnek. Ezen technikák célja, hogy ezeket a lekérdezéseket pontosítsák, szinonimákat vagy kapcsolódó kifejezéseket azonosítsanak, és szükség esetén a lekérdezést újrafogalmazzák a relevancia növelése érdekében.
- Átalakítás (embedding) optimalizálása: A lekérdezéseket és a dokumentumokat numerikus vektorokká alakítják, és a lekérdezés fordítás során a cél az, hogy a lekérdezés embedding minél közelebb kerüljön a releváns dokumentumok beágyazásaihoz a vektortérben, ezáltal növelve a releváns találatok valószínűségét.
Ezen kívül még vannak egyéb technikák is, amelyeket majd a konkrét példáknál ismertetek.
Miért fontosak ezek a technológiák?
A dokumentumkezelési technológiák integrálása kulcsfontosságú a RAG rendszerek sikeréhez. Ezek az eszközök biztosítják a pontos, releváns és gyors információ-visszakeresést, ami elengedhetetlen a magas színvonalú generált válaszokhoz. Az olyan területeken, mint az egészségügy, a pénzügyek és az oktatás, ezek a technológiák forradalmasíthatják az adatokhoz való hozzáférést.
A RAG rendszerek és a dokumentumkezelési technológiák folyamatos fejlődése lehetővé teszi, hogy az AI rendszerek egyre intelligensebbé és hatékonyabbá váljanak. Ahogy ezek az eszközök egyre jobban integrálódnak a mindennapi életbe, várhatóan tovább növelik a mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeit.
A jobb érthetőség kedvéért, hamarosan konkrét megoldásokkal is jelentkezem ebben a témában. 🙂
