A Docker a konténerizáció területén az egyik legismertebb név. Azonban az elmúlt években kicsit beleszürkült a technológia világába. Egészen eddig! Most azonban olyan dologgal álltak elő, amely igen ígéretes lehet. A Docker legújabb újítása, a Docker Model Runner, egy izgalmasnak tűnő fejlesztés a generatív mesterséges intelligenciával foglalkozó szakemberek számára. A funkció lehetővé teszi nagy nyelvi modellek (LLM-ek) futtatását helyben, közvetlenül a fejlesztői gépen, anélkül hogy konténert kellene indítani. A cél: gyorsabb tesztelés, egyszerűbb integráció és fejlesztőbarát működés.
A Model Runner a 4.40-es Docker Desktop verzióval vált elérhetővé, egyelőre béta állapotban. A technológia a llama.cpp open-source projektet használja a modellek futtatásához, amely már eddig is népszerű volt a könnyen telepíthető, GPU-gyorsított helyi inferencia miatt. A Docker ezt a megközelítést emelte magasabb szintre, és beépítette a megszokott fejlesztői eszköztárba.
A Model Runner célja, hogy megoldást nyújtson a fejlesztők előtt álló leggyakoribb kihívásokra:
Ezeket a problémákat orvosolja egy integrált, egyszerűen használható megoldással, amelyet közvetlenül a fejlesztők gépére szántak.
A Model Runner használatához nincs szükség konténerre: a modellek közvetlenül a gazdagépen futnak, miközben OpenAI API-kompatibilis felületet biztosítanak. Ez azt jelenti, hogy ha már építettél alkalmazást OpenAI API-ra, akkor ezt szinte változtatás nélkül használhatod helyi modellekkel is.
Az új CLI-parancsok – például docker model pull, docker model run, docker model list – lehetővé teszik, hogy egyszerűen letölts, futtass és kezelj modelleket. A modellek OCI Artifacts formátumban érhetők el, amely biztosítja a verziókövetést és a CI/CD pipeline-okba való integrációt.
Különösen érdekes a GPU-gyorsítás támogatása Apple Silicon alapú gépeken (M1–M4), így a fejlesztők teljesítményveszteség nélkül dolgozhatnak akár több milliárd paraméteres modellekkel is. Jelenleg a Docker Model Runner kizárólag Mac gépeken érhető el, de a Windows támogatás is várható a közeljövőben.
A Docker olyan partnerekkel dolgozik együtt a Model Runner fejlesztésén, mint a Google, Hugging Face, Qualcomm, Continue és Dagger. Ez azt jelzi, hogy a cél nem csupán egy technikai funkció bevezetése, hanem egy AI-fejlesztési ökoszisztéma kialakítása, amely mélyen integrálódik a meglévő fejlesztői eszközökhöz.
A Docker ezzel a lépéssel hivatalosan is belépett a helyi AI fejlesztői eszközök világába. Ez a funkció hatékony megoldást kínál mindazok számára, akik gyorsan szeretnének AI prototípusokat építeni, és nem szeretnének felhőalapú szolgáltatásokra támaszkodni a fejlesztési fázisban.
A Model Runner különösen ajánlott fejlesztőknek, adattudósoknak, ML mérnököknek, és bárkinek, aki szeretné kihasználni a helyi inferencia előnyeit, miközben a Docker kényelmes és ismerős eszköztárát használja.
Ha szeretnél részletesen foglalkozni a témával, érdemes kipróbálni a Model Runnert a gyakorlatban is – a Docker már most lehetőséget ad arra, hogy egyéni AI fejlesztési workflow-okat építsünk teljesen helyben, saját gépen.
A generatív mesterséges intelligencia világában már nem csak az számít, milyen nagy egy modell vagy hány milliárd paramétere van. Az is legalább ennyire fontos, hogyan tudjuk kiegészíteni és finomítani a modell működését. Korábban írtam a Retrieval-Augmented Generation (RAG) működéséről és előnyeiről. Most egy viszonylag új, de egyre nagyobb figyelmet kapó megközelítésről írok: ez a Cache-Augmented Generation (CAG).
Ebben a cikkben bemutatom, mit jelent a CAG, hogyan működik, miben más, mint a RAG, és mikor érdemes egyik vagy másik módszert választani.
Hogyan jutottunk el a RAG-tól a CAG-ig?
Amikor a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) elterjedtek, hamar kiderült, hogy zárt tudású modellekkel nem tudjuk tartani a lépést a világ gyorsan változó információival. Ez hívta életre a RAG koncepcióját, ahol a modell a válasz előtt külső forrásokból (pl. céges dokumentumtárból, tudásbázisból) keres információt, és ezt beemeli a generálásba.
A RAG tehát egyfajta „keresés + válasz” kombinációt jelentett.
Később azonban új kihívások merültek fel:
nőtt a felhasználói igény a valós idejű válaszadásra,
sok rendszerben ismétlődő kérdések jelentkeztek,
és a RAG-es lekérdezések nem mindig voltak költséghatékonyak.
Ez vezetett el a Cache-Augmented Generation (CAG) gondolatához: ha egyszer már válaszoltunk valamire, miért ne tárolnánk el?
Mi az a Cache-Augmented Generation (CAG)?
A CAG lényege, hogy a generatív modell működését nem külső dokumentumokkal támogatjuk meg (mint a RAG esetén), hanem egy belső gyorsítótárra (cache) építünk, amely korábbi válaszokat vagy tudáselemeket tárol. Ez a cache lehet előre feltöltött (pl. sablonos kérdésekre adott válaszokkal), vagy dinamikusan épülhet ki a felhasználók aktivitása alapján.
A CAG technikai alapjai – amit érdemes tudni
A modern CAG-rendszerek több trükköt is bevetnek a hatékonyság növeléséhez:
Előzetes betöltés (Preloading) a kontextusablakba – a modell „látóterébe” már előre bekerül a fontos tudásanyag.
KV-cache (Key-Value Cache) – a modell tárolja a korábban generált tokenekhez tartozó rejtett állapotokat, így újrahasznosíthatók.
Hasonlóság-alapú visszakeresés – a rendszer nemcsak azonos promptokra reagál, hanem felismeri a jelentésbeli hasonlóságokat is.
Hogyan különbözik a CAG a RAG-től?
A RAG működéséhez elengedhetetlen egy jól strukturált tudásbázis. A modell először lekérdezi a számára releváns dokumentumokat, majd ezek alapján alkot választ. Ezzel szemben a CAG nem keres semmit, hanem a saját „emlékezetére” támaszkodik.
Szempont
RAG
CAG
Tudásforrás
Külső (pl. dokumentumok, adatbázis)
Belső (cache, előre betöltött tudás)
Teljesítmény (sebesség)
Lassabb a keresés miatt
Nagyon gyors, különösen ismétlődő kérdésekre
Erőforrásigény
Magasabb
Alacsonyabb
Pontosság friss információnál
Magas (aktuális tudás elérhető)
Korlátozott (nincs frissítés automatikusan)
Ideális alkalmazás
Dokumentumkereső, intelligens asszisztens
Ügyfélszolgálat, chatbot, sablonos válaszok
Valós példák RAG és CAG alkalmazásra
RAG példa: Képzeld el, hogy van egy cég belső dokumentumtára, ahol a HR, pénzügy és IT leírások PDF-ben elérhetők. Ha egy dolgozó megkérdezi: „Hány nap szabadság jár 3 év munkaviszony után?”, a RAG-alapú asszisztens lekérdezi a vonatkozó HR-dokumentumot, beemeli a szövegbe, és ennek alapján ad választ.
CAG példa: Ugyanez a dolgozó hetente ötször kérdezi meg: „Hogyan tudom megváltoztatni a jelszavam?” – a rendszer ezt a kérdést egyszer már megválaszolta. A CAG gyorsítótára felismeri az ismétlődést, és azonnal visszaadja a korábbi választ, teljes generálás nélkül.
RAG + CAG együtt
Egy ideig úgy tekintettünk a RAG és a CAG módszerekre, mint egymással versengő megoldásokra. Én viszont azt tapasztalom, hogy nem kizárják, hanem épp kiegészítik egymást.
Egy modern AI rendszer például működhet így:
Első lépés: a rendszer megvizsgálja, van-e releváns találat a cache-ben (CAG).
Ha nincs megfelelő találat, akkor lekérdez egy külső tudásbázist (RAG) és generál egy új választ.
Ez az új válasz eltárolódik a cache-ben, így legközelebb már gyorsabban és olcsóbban elérhető.
Ez a lépcsőzetes logika optimalizálja az erőforrás-használatot, miközben nem mond le sem a sebességről, sem a pontosságról.
Én úgy látom, hogy a jövő generatív rendszerei ezt a kettős stratégiát fogják követni: a CAG biztosítja a gyorsaságot és kiszámíthatóságot, míg a RAG gondoskodik a mély, megalapozott válaszokról. A kettő együtt nemcsak hatékonyabbá teszi a rendszert, hanem javítja a felhasználói élményt is.
Mely AI modellek használják ezeket?
RAG-et használ:
OpenAI GPT + retrieveres példák (pl. ChatGPT Enterprise tudásbázis integráció)
Mistral nyílt forrású LLM-ek kontextusablakos gyors betöltéssel
GPT-4 Turbo – optimalizált KV-cache rendszerrel működik, nagy prompt ismétlések esetén gyorsabb válasz
Claude 3 (Anthropic) – cache-szerű belső rejtett állapotkezelést használ kontextuson belül
Egyes cégek saját implementációi (pl. HelpDesk-rendszerek belső cache-sel)
Összefoglalás
A CAG nem egy újabb buzzword – hanem egy valódi válasz a generatív AI rendszerek skálázhatósági és sebességbeli kihívásaira. A RAG továbbra is verhetetlen, ha friss, kontextusban gazdag válaszokra van szükség. A CAG viszont ott nyer, ahol gyorsaság, egyszerűség és alacsony költség a cél.
Én egyre gyakrabban építek be CAG-alapú logikát a prototípusaimba, főleg akkor, ha nagy felhasználószámra kell tervezni. Ha pedig RAG-re van szükség, már tudom, mikor és hogyan érdemes bevetni.
A jövő generatív rendszerei nem választanak egyet a kettő közül – hanem dinamikusan kombinálják őket.
Mi az a DeepSeek? Egy új OpenAI modell? Nem! A DeepSeek egy hirtelen berobbant projekt, amely egyre nagyobb figyelmet kap az AI világában. A csapat célja, hogy nyílt forráskódú, nagy teljesítményű és költséghatékony AI-modelleket hozzanak létre, amelyeket a fejlesztők könnyen beépíthetnek saját rendszereikbe. Az egyik legújabb modelljük, a DeepSeek R1, mostantól elérhető az Azure AI Foundry-n, így egyszerűen kipróbálhatod és integrálhatod a saját alkalmazásaidba.
DeepSeek és Azure
A DeepSeek egy AI-kutatásra és fejlesztésre specializálódott csapat, amely nagyméretű nyelvi modelleket (LLM) és más AI-megoldásokat készít. Céljuk, hogy magas teljesítményű, nyílt forráskódú és költséghatékony AI-modelleket biztosítsanak a fejlesztők és vállalatok számára.
A DeepSeek R1 az egyik legújabb nyelvi modelljük, amely hatékony és könnyen használható, így lehetőséget ad a fejlesztőknek, hogy fejlett AI-funkciókat építsenek be alkalmazásaikba anélkül, hogy komoly infrastruktúrába kellene fektetniük.
Mostantól a DeepSeek R1 elérhető az Azure AI Foundry modellkatalógusában és a GitHub-on, így egyszerűen integrálható különböző AI-megoldásokba.
Ráadásul már magyar nyelven is elérhető hozzá a felület, ami még egyszerűbbé teszi a megismerést és a használatot.
Gyorsabb AI-fejlesztés az Azure AI Foundry-n
Az AI-technológia folyamatosan fejlődik, és egyre könnyebben elérhetővé válik. A DeepSeek R1 egy nagy teljesítményű és költséghatékony nyelvi modell, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználók minimális infrastruktúrával kihasználják a mesterséges intelligencia előnyeit.
Ha az Azure AI Foundry platformon használod a DeepSeek R1-et, akkor gyorsan kísérletezhetsz, tesztelheted az eredményeket és skálázhatod az alkalmazásodat. A beépített eszközök segítenek az AI-modell teljesítményének mérésében és optimalizálásában.
A Microsoft célja, hogy az Azure AI Foundry egy olyan hely legyen, ahol a legjobb AI-modellek egy helyen elérhetőek, így a fejlesztők és vállalatok gyorsabban és hatékonyabban hozhatnak létre AI-alapú megoldásokat.
Biztonságos és megbízható AI
A DeepSeek R1 komoly biztonsági teszteken és ellenőrzéseken esett át, hogy minimalizálják a kockázatokat. Az Azure AI Content Safety automatikus tartalomszűrési rendszerrel is rendelkezik, amely alapértelmezetten be van kapcsolva, de igény szerint kikapcsolható.
Az Azure AI Foundry folyamatosan monitorozza az AI-modell kimeneteit, így a telepítés előtt és után is ellenőrizheted, hogy megfelelően működik-e. Ezzel biztosítjuk, hogy a platform biztonságos és megfelelőségi szempontból is vállalati szintű környezetet biztosítson.
Hogyan próbálhatod ki a DeepSeek R1-et?
Jelentkezz be az Azure Portálra, regisztrálj egy Azure AI Foundry projektet.
Keress rá a DeepSeek R1-re az Azure AI Foundry modellkatalógusában.
Nyisd meg a modell adatlapját.
Kattints a „Deploy” gombra, hogy megkapd az API-t és a hozzáférési kulcsot.
A telepítési oldalon pillanatok alatt megkapod a szükséges adatokat.
Próbáld ki a modellt a beépített playgroundban.
Használd az API-t különböző alkalmazásokkal és kliensekkel.
A DeepSeek R1 mostantól kiszolgáló nélküli, nyilvános végponton is elérhető az Azure AI Foundry-n. Kezdd el itt: Azure AI Foundry, és próbáld ki a DeepSeek modellt!
A GitHubon további forrásokat és részletes útmutatókat találhatsz a DeepSeek R1 integrációjáról, többek között az alábbi cikkben: GitHub Models.
Hamarosan a DeepSeek R1 könnyített verzióját is futtathatod helyben, a Copilot+ segítségével. További részletek a Windows Fejlesztői Blogon: Windows Developer Blog.
A Microsoft egyre nagyobb hangsúlyt fordít erre a területre és folyamatosan bővíti az Azure AI Foundry modellkatalógusát. Bevallom én is kíváncsian várom, hová fejlődik ez és, hogy a fejlesztők és vállalatok hogyan használják a DeepSeek R1-et valódi problémák megoldására. Az látszik, hogy a cél, hogy minden vállalkozás hozzáférjen a legmodernebb AI-megoldásokhoz, és a lehető legtöbbet hozza ki belőlük. Ezzel pedig egyértelműen az Azure felé terelik a felhasználókat.
Te használod már valamelyik AI megoldást vagy magát az Azure-t? 🙂
A korábbi cikkekben már sokat megtudtunk a mesterséges intelligencia alapjairól. Tudjuk, hogy mi is a mesterséges intelligencia (AI), milyen összetevői vannak és beszéltünk már az egyik legfontosabb kommunikációs eszközéről is, a prompt engineering-ről.
Ezek egy nagyon jó alap megértést adnak neked, hogyan is működik ez a világ és attól, milyen hasznos ha ebben otthon érzed magad. Ennek ellenére biztos vagyok benne, hogy furdalja az oldalad a kíváncsiság, hogy hogyan lehet olyan AI eszközt létrehozni, amely több – egymástól teljesen különböző – feladatot is képes gyorsan és hatékonyan elvégezni (hiszen a ChatGPT legújabb verziói már nem csupán a saját adatbázisukban, hanem az interneten is képesek kutatni).
Komponensek minden részfeladatra
Bármennyire is hihetetlen, de erre már van kész megoldás az AI világában. Többször említettem már, hogy hiába csupán két éve terjedt el a mesterséges intelligencia ma ismert változata, ez az egyik legdinamikusabban fejlődő tudomány a világon.
A felhasználók hamar rájöttek, hogy szükség van olyan megoldásra, amely segít a sok, különböző feladatot elvégezni az AI számára. Ilyen például: jelenlegi időjárás, aktuális forgalmi információ, induló és érkező repülőgép járatok, stb. Ráadásul nem minden esetben van szükség az összes ilyen részfeladat elvégzésére. Az, hogy mely esetben melyik információra van szükségünk, azt a felhasználó kérdései alapján az AI (LLM, a használt nyelvi modell) dönti el.
Ugye milyen jól hangzik? Ez egy új megvilágításba helyezi a dolgokat, hiszen így bárki készíthet olyan AI alapú megoldásokat, amely képes rengeteg hasznos információt szolgáltatni a felhasználóinak. Ráadásul ezt rugalmasa, gyorsan és hatékonyan.
Ezeket nevezik ügynök-lapú (agent-based) megoldásoknak. Az egyes részfeladatot ellátó komponenseket pedig ügynöknek (agent).
Az ügynökök (agents) fogalma az AI világában egyre népszerűbbé válik. Ezek a rendszerek képesek önállóan működni, feladatokat végrehajtani, és kapcsolatba lépni a környezetükkel. De mit jelent pontosan az „ügynök” az AI-ban, és miért fontos ez a megközelítés a jövőben? Ebbe szeretnék nektek bepillantást engedni és bemutatni az ügynökök működését, kapcsolódásukat a nyelvi modellekhez (LLM), és a prompt engineering szerepét.
Mi az ügynök koncepciója az AI-ban?
Ez egy olyan önállóan működő rendszer vagy komponens, amely képes a környezetéből (kívülről) származó információk alapján cselekedni és döntéseket hozni. Az AI-ban ezek az ügynökök olyan célzott feladatokat végeznek el, amelyek a modellek közötti aktivitásra, a felhasználói bemenetek feldolgozására és a döntések végrehajtására épülnek.
Az ügynök egy olyan önálló, komponens, amely:
Környezetéből származó információkat gyűjt (például érzékelők vagy felhasználói bemenetek segítségével),
Elemzi az adatokat, és döntéseket hoz,
Cselekvéseket (akciókat) hajt végre, hogy elérje kitűzött céljait, azaz elvégezze a feladatát.
Az ügynökök tervezése és fejlesztése során a legfontosabb szempont az önállóság. Ez azt jelenti, hogy minimális emberi beavatkozás mellett képesek legyenek működni, miközben alkalmazkodnak a változó körülményekhez (dátum, idő, időjárás, szövegkörnyezet, stb.).
Tehát egy ügynök lehet egy olyan komponens, ami lekérdezi az adott időpont, dátum és helyszín alapján az aktuális időjárási adatokat. Egy ügynök lehet egy olyan komponens, amely az adott GPS koordináták alapján lekérdezni az aktuális forgalmi helyzeteket és esetleges balesetek információt. És természetesen egy ügynök segíthet nekünk megtervezni egy nagy városon belüli közlekedést, akkor is ha mi soha nem jártunk ott.
Mire eddig eljutottál, biztos vagyok benne, hogy legalább 5 ügynököt Te is tudnál mondani, ami hasznos lenne a Te vagy a környezeted életében. Ne fogd vissza magad. Tervezz egyet és valósítsd is meg. 🙂
Hogyan kapcsolódnak az ügynökök az LLM-ekhez és a prompt engineering-hez?
LLM-ek szerepe: A nagy nyelvi modellek (például ChatGPT, LLAMA, Gemini) az ügynökök egyik alapját képezik. Az LLM-ek képesek feldolgozni a természetes nyelvű bemeneteket, megérteni a szövegkörnyezetet, és intelligens válaszokat generálni. Az ügynökök ezen képességekre építve valósítanak meg összetett feladatokat.
Prompt Engineering: Az ügynökök működése szorosan összefügg a jól megtervezett promptokkal. Egy jó prompt biztosítja, hogy az LLM pontosan értelmezze a felhasználói szándékot, és a kívánt eredményt adja vissza. Például egy ügyfélszolgálati ügynök esetén a prompt meghatározhatja, hogyan kezelje az ügyfél kérdéseit vagy panaszait. Például: Egy ügynök, amelynek célja éttermi foglalások kezelése, a következő prompt alapján működne: „Kérlek, vedd fel a kapcsolatot a vendéggel, derítsd ki, hány főre szeretnének asztalt foglalni, majd nézd meg a szabad időpontokat a foglalási rendszerben.”
Miért hasznosak az ügynökök?
A fentiek alapján már látjuk, hogy az ügynökök használata számos előnnyel jár.
Hatékonyság növelése: Automatizálják az ismétlődő vagy időigényes, monoton feladatokat, csökkentve ezzel az emberi munkaerő terhelését.
Rugalmasság: Az ügynökök különböző iparágakban alkalmazhatók, például ügyfélszolgálaton, adatelemzésben, vagy akár kreatív tartalomkészítésben. Mindig csak a szükséges ügynököket használjuk egy feladat elvégzésére.
Skálázhatóság: Az ügynökök könnyen alkalmazkodnak nagyobb mennyiségű adat vagy több felhasználó kezeléséhez.
Költséghatékonyság: Az automatizálás csökkenti a működési költségeket hosszú távon.
Már működő példák ügynökök alkalmazására
Íme néhány olyan példa, ahol már ma is sikerrel alkalmazzák az ügynök-alapú AI megoldásokat:
Ügyfélszolgálati chatbot-ok: Olyan AI-alapú ügynökök, amelyek valós időben válaszolnak a kérdésekre, segítenek problémákat megoldani, vagy információt nyújtanak.
Adatfeldolgozó ügynökök: Például egy ügynök képes egy vagy több weboldalról adatot gyűjteni, szűrni és rendszerezni, majd dokumentációt, kimutatást készíteni.
Kreatív AI ügynökök: Tartalomkészítés során az ügynökök képesek szövegeket, képeket vagy akár zenéket generálni, például reklámkampányokhoz.
Automatizált döntéshozatal: Egy e-kereskedelmi ügynök elemzi a felhasználói viselkedést, és személyre szabott ajánlatokat generál.
Amint láthatod, szinte bármit meg lehet oldani. A határ a csillagos ég.
Hogyan készítsünk saját ügynököt?
Bárki képes jó és hasznos feladatokra ügynököket készíteni. Az alábbi lépések segítenek áttekinteni, milyen lépsekkel teheted meg ezt Te is:
Határozd meg a célt. Mi legyen az ügynök feladata? Például időjárási adatok lekérdezése vagy aktuális devizaárfolyam lekérdezése.
Válassz technológiai eszközt. Népszerű keretrendszerek:
LangGraph (komplex feladatokhoz kínál több ügynökös megoldást)
Építsd fel a promptokat: Pontosítsd, hogy milyen kérdésekre és utasításokra kell az ügynöknek reagálnia.
Tesztelj és optimalizálj: A prototípus elkészítése után futtass teszteket, és finomítsd az ügynök viselkedését.
Ez természetesen egy nagyon általános leírás, de ne csüggedj, hamarosan hozok cikkeket, amelyekben konkrét példákat fogok nektek mutatni teljes forráskóddal. 🙂
Az ügynökök (agents) az AI alkalmazások egyik legdinamikusabban fejlődő területe. Segítségükkel az automatizáció új szintre emelhető. Emellett hatékonyabbá és költséghatékonyabbá teszik a mindennapi munkát. Legyen szó ügyfélszolgálatról, kreatív tartalomkészítésről, vagy komplex döntéshozatalról, az ügynökök az egyik olyan terület az AI-n belül, amelyben érdemes elmélyedni.
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.
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.
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.
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. 🙂
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:
Kérdés: A felhasználó egy kérdést tesz fel vagy egy információs kérést küld a rendszernek. Ezt a prompt engineering technikájával valósítja meg.
Információ-visszakeresés: A RAG rendszer első lépésként külső adatforrásokban (pl.: adatbázisokban, dokumentumtárakban vagy weboldalakon) keres releváns adatokat a kérdés megválaszolásához.
Adatok integrálása: Az így összegyűjtött adatokat továbbítja a generatív modellhez (LLM), amely ezek alapján állítja elő a választ.
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.
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.
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.
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.
