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.
Egyre többet tudunk már a mesterséges intelligenciáról (AI), de ennek a területnek sok összetevője, illetve alágazata van. Ilyen a gépi tanulásról (Machine Learning) is, amely talán hallomásból ismerős lehet. Így felmerül a kérdés, hogy pontosan mi a különbség közöttük, és hogyan kapcsolódnak össze? Ebben a cikkben szeretném tisztázni ezt a viszonyt, és bemutatom, hogyan működik együtt ez a két technológia.
Mi is az a mesterséges intelligencia (AI)?
A mesterséges intelligencia kifejezés olyan rendszerekre vagy gépekre utal, amelyek képesek „intelligens” viselkedést mutatni, ahogy ezt korábban már olvashattátok. Ez magában foglalja a különféle feladatok végrehajtását, amelyek jellemzően emberi intelligenciát igényelnének. Például a döntéshozatal, a problémamegoldás, a beszéd- és képfelismerés, vagy akár a természetes nyelv megértése. Az AI célja olyan algoritmusok és rendszerek létrehozása, amelyek képesek tanulni és alkalmazkodni a környezetükhöz, így hatékonyabbá téve a gépeket különböző feladatok végrehajtásában.
Mi az a gépi tanulás (ML)?
A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb alágazata, amely a minták és adatok alapján történő automatikus tanulási folyamatra összpontosít. Míg a mesterséges intelligencia általános célja az emberi intelligencia modellezése, a gépi tanulás konkrétan arra összpontosít, hogy a számítógépek hogyan tudnak anélkül tanulni, hogy explicit módon (programozók által) programoznánk őket.
A gépi tanulás során a rendszerek adatokat kapnak, elemzik azokat, és ezek alapján meghozzák a megfelelő döntéseket vagy előrejelzéseket. Az ilyen rendszerek egyik legnagyobb előnye, hogy a tapasztalatokból képesek javítani teljesítményüket.
Hogyan kapcsolódik össze az AI és a gépi tanulás?
A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb hajtóereje. Az AI rendszerek az ML algoritmusokat használják annak érdekében, hogy képesek legyenek tanulni és fejlődni az idő során. A gépi tanulás biztosítja az AI számára azt a rugalmasságot, amely lehetővé teszi, hogy az adatok alapján javuljon, és új megoldásokat találjon ki.
Az AI rendszerek gépi tanulási modellek révén képesek felismerni a mintákat az adatokban, és azokat alkalmazni különböző problémák megoldására. Például az önvezető autók AI rendszerei ML modelleken keresztül képesek felismerni az úton lévő objektumokat, és megfelelő döntéseket hozni a vezetés során. Ezen felismerésre kifejezetten fejlesztenek AI modelleket is.
Gépi tanulás típusai
A gépi tanulásnak három fő típusa van:
Felügyelt tanulás (Supervised Learning): Ebben a módszerben a rendszer „felcímkézett” adatokat kap, azaz az adatpontokhoz társítva van a helyes válasz. A gépi tanulás célja, hogy megtanulja, hogyan kapcsolódnak ezek az adatok a kimenetekhez, hogy később ismeretlen adatokra is alkalmazni tudja a megtanult mintákat.
Felhügyelet nélküli tanulás (Unsupervised Learning): Itt nincsenek felcímkézve az adatok, és a gép feladata az, hogy magától találjon mintákat vagy struktúrákat az adatokban. Ezt gyakran használják például klaszterezésre vagy dimenziócsökkentésre.
Megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning): Ez egy olyan tanulási folyamat, ahol a rendszer egy környezettel lép kölcsönhatásba, és jutalmazzák vagy büntetik a különböző cselekedetei alapján. A cél az, hogy a rendszer megtanulja, melyik cselekvések vezetnek a legjobb eredményekhez.
AI és ML gyakorlati alkalmazásai
A mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást ma már számos területen használják, például:
Kép- és hangfelismerés: AI rendszerek felismerhetik az embereket, tárgyakat, hangokat képekből vagy videókból.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): Olyan alkalmazások, mint a Google Translate vagy a chatbotok, gépi tanulási modelleket használnak a nyelvi adat feldolgozására és megértésére.
Önvezető autók: A gépi tanulás segíti az önvezető rendszereket abban, hogy biztonságosan navigáljanak az úton.
Ha te is szeretnéd kipróbálni a gépi tanulást, játékos módon, akkor a Teachable Machine neked való. 🙂
Természetesen a felhőben is elérhetők a gépi tanuláshoz kapcsolódó szolgáltatások. Néhány példa ezekből:
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás szoros kapcsolatban áll egymással. Az AI az az összefoglaló megnevezés (technológia), amely magába foglalja a gépi tanulást is, mint az egyik legfontosabb technikát a gépek intelligenssé tételére. A gépi tanulás azon képessége, hogy tapasztalatok alapján tanuljon és fejlődjön, az AI egyik legnagyobb ereje, és ez az, ami miatt egyre szélesebb körben alkalmazzák ezt a technológiát.
Amikor a mesterséges intelligenciával szeretnénk kapcsolatot létesíteni, akkor általában írásban tesszük ezt (akkor is ha beszédfelismerőn keresztül szólítjuk meg). Ahogy az emberi kommunikációban, úgy az AI-nál is fontos, hogy a lehető leghatékonyabban adjuk át gondolatainkat. Hiszen csak ekkor kaphatjuk meg a jó választ a kérdéseinkre. Ebben segít nekünk a “prompt engineering”, amely rövid idő alatt, szinte egy önálló tudománnyá nőtte ki magát. Ennek alapjaival ismerkedünk meg ma. Röviden, a teljesség igénye nélkül. Csakis a legfontosabb tudnivalókkal.
Sokan hangosan felnevetnek, amikor a prompt engineering fontosságát hangsúlyozzuk. Ők azok, akik lebecsülik ezt a kritikus elemét az AI világnak. Ez a cikk nekik is szól.
Mi az a prompt engineering?
A prompt engineering az a folyamat, amellyel a felhasználók megfelelő utasításokat (promptokat) adnak az AI modelleknek a kívánt eredmények elérése érdekében.
A prompt egy kérdés, feladat vagy utasítás, amellyel az AI modellt irányítjuk. A pontos és megfelelő promptok kulcsfontosságúak a helyes válaszok és a hatékony felhasználás szempontjából.
Miért kritikus a jelentősége?
AI teljesítmény
A jól megírt prompt jelentősen javítja az AI teljesítményét, lehetővé téve pontosabb és relevánsabb válaszokat.
Felhasználói irányítás
A promptok segítségével irányíthatjuk az AI-t, hogy az az elvárt módon válaszoljon, vagy az adott probléma megoldására összpontosítson.
Példa
Egy egyszerű kérdés esetén, például: „Mi a mai időjárás?” pontos választ kaphatunk, míg egy bonyolultabb feladatnál, például: „Írj egy blogbejegyzést a fenntarthatóságról,” sokkal több irányításra és részletezésre van szükség a megfelelő eredményhez.
Hogyan kapcsolódik az AI modellekhez?
Az olyan modellek, mint a ChatGPT, Llama, Gemini mind promptokkal működnek. Az AI modellek megértik és feldolgozzák a promptokat, hogy válaszokat generáljanak. A prompt engineering fejlődése párhuzamos az AI modellek növekvő komplexitásával, mivel a jobb promptok összetettebb és relevánsabb válaszokat eredményeznek.
Ez a terület 2 éve alatt nagyobbat nőtt, mint a legtöbb technológiai újdonság ebben az évszázadban.
A prompt típusai
Nyílt végű promptok: Olyan kérdések, vagy utasítások, amelyek többféle választ engednek meg (pl. „Mondj valamit a környezetvédelemről”).
Zárt végű promptok: Olyan kérdések, amelyek konkrét választ várnak (pl. „Mi Magyarország fővárosa?”).
Folyamat alapú promptok: Olyan promptok, amelyek lépésről lépésre adnak utasításokat (pl. „Írj egy receptet a csokoládétortához”).
Kreatív promptok: Olyan promptok, amelyek művészi vagy kreatív eredményt céloznak meg (pl. „Írj egy rövid locsoló verset”).
Az egyes típusokat mikor alkalmazzuk?
Nyílt végű promptok: Amikor a kreativitásra vagy mélyebb gondolkodásra van szükség. Például, ha új ötleteket vagy hosszabb magyarázatot várunk az AI-tól.
Zárt végű promptok: Amikor egyértelmű, konkrét információt keresünk.
Folyamat alapú promptok: Amikor több lépésből álló feladatot kell végrehajtani, például egy kód írása, vagy összetett műveletek végrehajtása.
Kreatív promptok: Amikor művészi, vizuális vagy kreatív tartalmat szeretnénk generálni.
Példák az alkalmazásukra
Nyílt végű prompt példa: „Mesélj a mesterséges intelligencia fejlődéséről az utóbbi évtizedben.”
Zárt végű prompt példa: „Mikor kezdődött az első ipari forradalom?”
Folyamat alapú prompt példa: „Írd le lépésről lépésre, hogyan készíthető egy AI chatbot Python-ban.”
Kreatív prompt példa: „Írj egy történetet egy szomorú kutyáról, aki megtalálja a gazdáját.”
Prompt engineering technikák
A prompt engineering technikák fontos szerepet játszanak abban, hogy hogyan használjuk fel az AI modelleket, különösen a különböző kontextusokban és feladatok megoldására. Itt találod a legfontosabb technikákat, amelyek különböző típusú feladatok esetén alkalmazhatók:
1. Zero-shot
Leírás: A zero-shot technikával egy modellt úgy kérdezünk meg, hogy nem adunk példát arra, hogyan kellene válaszolnia, vagyis a modell nem kap előzetes kontextust.
Példa: „Írj egy összefoglalót a mesterséges intelligenciáról.” Ebben az esetben a modellnek magától kell értelmeznie a kérést és a megfelelő választ generálnia, anélkül, hogy bármilyen mintát mutatnánk.
2. One-shot
Leírás: A one-shot technika egy példát ad a modellnek, hogy megmutassa, milyen típusú választ várunk el.
Példa: „Írj egy viccet. Példa: Miért ment át a csirke az úton? Hogy átérjen a másik oldalra.” A modell az itt adott példát alapul véve fog hasonló stílusú válaszokat generálni.
3. Few-shot
Leírás: A few-shot technikával több példát adunk a modellnek, hogy jobban megértse a feladatot és a várható választ.
Példa: „Írj egy viccet. Példa 1: Miért ment át a csirke az úton? Hogy átérjen a másik oldalra. Példa 2: Miért van a malac boldog? Mert megtalálta a sárban a játszóterét.” Több példa alapján a modell már jobban fel tudja mérni, hogy milyen stílusban és kontextusban kell választ adnia.
4. Chain-of-Thought Prompting
Leírás: A „Chain-of-Thought (CoT)” technika során lépésről lépésre haladunk, megadva a modellnek, hogy hogyan gondolkozzon végig a probléma megoldásán. Ez hasznos összetett feladatoknál, amikor több logikai lépés szükséges a helyes válasz eléréséhez.
Példa: „Adj számot a következő összeadásra: 12 + 45. Gondolkozz végig a folyamaton: Először adjuk össze az egyes helyiértéket (2+5), majd a tízes helyiértéket (1+4), végül adjuk össze az eredményeket. Válasz: 57.” Ez segít a modellnek átgondolni a lépéseket a pontosabb válasz érdekében.
5. Self-consistency Prompting
Leírás: Ebben a technikában a modell több megközelítést próbál a feladat megoldására, majd kiválasztja a leggyakoribb eredményt vagy a leglogikusabb következtetést.
Példa: Ha a feladat az, hogy „Mi a legjobb módja a mesterséges intelligencia használatának a marketingben?” a modell többféle válaszopciót generálhat, majd a legmegfelelőbbet kiválasztja a válaszadáshoz.
6. Instruction-based Prompting
Leírás: Az instruction-based prompting során a modell pontos instrukciókat kap, hogyan hajtson végre egy adott feladatot.
Példa: „Írj egy 200 szavas bekezdést arról, hogy miért fontos a fenntarthatóság a modern városokban, és használj legalább három konkrét példát.” Itt az instrukciók egyértelműen irányítják a modellt a válasz formátumára és tartalmára vonatkozóan.
7. Meta Prompting
Leírás: Ez a technika olyan promptra épül, amely arra irányul, hogy a modell maga dolgozza ki a saját promptját vagy egy feladat pontosabb megértését. Meta szinten irányítja a modellt a promptok javítására.
Példa: „Hogyan kérdezzek úgy, hogy pontosabb választ kapjak az AI modelltől?” A modell válaszolhat olyan javaslatokkal, hogy részletezd a kontextust vagy adj meg specifikus célokat.
8. Generate Knowledge Prompting
Leírás: Ebben a technikában a modellt arra kérjük, hogy generáljon új tudást egy adott témával kapcsolatban, amit később felhasználhatunk a feladat megoldására.
Példa: „Írj egy összefoglalót az AI modellek legújabb fejlesztéseiről, majd használd ezt a tudást egy dolgozat megírására a jövőbeli AI trendekről.”
9. Prompt Chaining
Leírás: Ebben a technikában több promptra építünk egymás után, ahol az egyes lépések eredményei a következő prompt alapjául szolgálnak.
Példa: „Adj nekem öt témaötletet a klímaváltozás blogbejegyzéséhez.” Majd a következő prompt: „Fejtsd ki részletesen az egyik kiválasztott témát.”
10. Tree of Thoughts
Leírás: A „Tree of Thoughts” technika arra ösztönzi a modellt, hogy több különböző gondolatvonalat is végiggondoljon, és az egyes vonalakból következtetéseket vonjon le.
Példa: „Milyen lépéseket tehetnénk az éghajlatváltozás megfékezésére? Sorolj fel több lehetőséget, és értékeld mindegyiknek az előnyeit és hátrányait.”
11. Retrieval Augmented Generation (RAG)
Leírás: A RAG technika során a modell külső adatforrásokat is használ, hogy az adott feladatra pontos és naprakész válaszokat generáljon. Külső adatforrás általában egy vektor adatbázis vagy internetes forrás.
Példa: „Keress információkat az interneten az aktuális gazdasági helyzetről Magyarországon, majd írd le, hogy ez hogyan befolyásolja a vállalkozásokat.”
12. Automatic Reasoning and Tool-use
Leírás: A modell logikai érveléseket és eszközhasználatot kombinál a feladatok megoldására, ahol külső eszközökhöz is fordulhat a válasz generálásához.
Példa: „Számítsd ki a megadott adatokat, és generálj egy táblázatot a Python kód segítségével.”
13. Automatic Prompt Engineer
Leírás: Ebben a technikában a modell automatikusan generálja a leghatékonyabb promptra vonatkozó javaslatokat az adott feladathoz.
Példa: „Írj egy promptot, amely a lehető legjobb eredményt hozza egy AI chatbot készítéséhez.”
14. Active-Prompt
Leírás: Az Active-Prompt módszer interaktív módon irányítja a felhasználót, hogy hogyan adjon egyre pontosabb promptokat a modellnek, valós időben javítva a válaszokat.
Példa: „Milyen további kérdéseid vannak, hogy pontos választ tudj adni?” – a felhasználó kérdése után a modell további kérdéseket tesz fel a pontosítás érdekében.
15. Directional Stimulus Prompting
Leírás: Olyan promptra épül, amely irányított ingereket ad a modellnek, hogy specifikus reakciókat váltson ki.
Példa: „Adj pozitív kritikát erről a szövegről,” vagy „Írj egy barátságos, támogató üzenetet.”
16. Program-Aided Language Models (PALM)
Leírás: Ez a technika programok segítségét veszi igénybe az AI modellek számára, hogy még összetettebb feladatokat is megoldjanak.
Példa: „Írj egy Python kódot, amely kiszámolja a Fibonacci sorozat első 10 elemét, és értékeld ki a kódot.”
17. ReAct
Leírás: A ReAct technika a gondolkodás és a cselekvés együttes használatát jelenti, ahol a modell nemcsak válaszol, hanem akciókat is végrehajt egy probléma megoldására.
Példa: „Írj egy cikket az AI jövőjéről, majd generálj egy listát a releváns hivatkozásokról.”
18. Reflexion
Leírás: Reflexió során a modell visszatekint a korábbi válaszaira, hogy értékelje, szükség van-e további javításokra vagy módosításokra.
Példa: „Értékeld ki a korábbi válaszodat, és mondd el, hogyan lehetne javítani a részleteken.”
19. Multimodal Chain-of-Thought (CoT)
Leírás: A „Multimodal CoT” technika többféle adatforrást és modalitást kombinál, például szöveget és képeket is felhasználva a gondolatmenet kialakításához.
Példa: „Elemzed ezt a képet, és adj egy leírást, majd magyarázd el, hogyan kapcsolódik a megadott szöveghez.”
20. Graph Prompting
Leírás: Ez a technika gráfokat használ a tudás és a kapcsolatok vizualizálásához, segítve a modell gondolkodását és döntéshozatalát.
Példa: „Generálj egy gráfot, amely ábrázolja a mesterséges intelligencia fejlődését és a főbb mérföldköveket az idővonal mentén.”
Ezek a technikák segítenek abban, hogy különböző helyzetekben a lehető legjobb eredményeket érjük el az AI modellektől, attól függően, hogy mennyire összetett a feladat vagy milyen mértékű iránymutatásra van szükség.
A hatékonyság szabályai
A hatékony prompt engineering során számos alapvető szabályt érdemes követni annak érdekében, hogy a modell a lehető legjobb választ adja. Tehát nem elég a megfelelő technika megtalálása, jól is kell kérdeznünk.
A válaszok készen vannak, csak jól kell kérdezni. (Én, a Robot)
Itt vannak a legfontosabb alapelvek:
1. Legyél konkrét és egyértelmű
A prompt legyen minél világosabb és egyértelműbb, hogy a modell pontosan megértse a feladatot. A homályos, általános kérések nem mindig vezetnek releváns válaszokhoz.
Példa: Ne csak azt kérdezd: „Mesélj a technológiáról.” Inkább kérdezd: „Magyarázd el röviden, hogyan működik a mesterséges intelligencia a képfelismerésben.”
2. Kerüld a többértelműséget
Ha többértelmű a kérdés vagy a kérés, a modell több lehetséges válasz közül választhat, ami nem mindig a legmegfelelőbb.
Példa: Ha az a kérésed, hogy „Írj egy történetet,” adj meg témát, karaktereket vagy stílust is, például: „Írj egy vicces történetet egy robotról, aki megpróbál emberré válni.”
3. Adj kontextust
Az AI modellek jobban teljesítenek, ha megfelelő kontextust kapnak. Tedd egyértelművé a kérdés vagy kérés hátterét, ha szükséges.
Példa: Ahelyett, hogy csak azt kérdeznéd: „Mi az AI?”, pontosíthatod: „Írj egy rövid összefoglalót az AI-ról, ami kezdőknek is érthető.”
4. Használj példákat (one-shot vagy few-shot)
Ha egy bonyolultabb feladatot kell megoldani, adj példákat, hogy a modell tudja, milyen válaszokat vársz el.
Példa: „Írj egy kérdést és választ AI modellek felhasználásával. Példa: Mi az a ChatGPT? Válasz: Egy mesterséges intelligencia alapú chatbot modell, amely szöveges válaszokat generál.”
5. Legyél rövid, de informatív
A túl hosszú promptok ronthatják a modell teljesítményét, mert nehézséget okozhat a fontos információk kiszűrése. Az informatív, mégis tömör promptok hatékonyabbak.
Példa: „Magyarázd el a blockchain működését 100 szóban.” Ahelyett, hogy hosszan kifejtenéd, tömören fogalmazd meg a kérésed.
6. Légy türelmes a komplex feladatokkal
Összetett feladatoknál a promptokat lépésekre lehet bontani (Chain-of-Thought), hogy a modell jobban átlássa a feladatot.
Példa: „Először magyarázd el, mi az AI, majd adj példát arra, hogyan használható az orvostudományban.”
7. Használj negatív példákat is, ha szükséges
Ha el akarod kerülni, hogy a modell egy bizonyos irányba menjen, mondj példát arra is, hogy mit ne tegyen.
Példa: „Írj egy történetet, amely NEM tartalmaz erőszakos elemeket.”
8. Tegyél fel következő kérdéseket
A kérdésfeltevések láncolata segíthet a modellnek fokozatosan építeni a válaszait. Egy első válasz alapján további kérdéseket tehetsz fel a mélyebb megértéshez.
Példa: Miután megkaptad az első választ arra, hogy „Mi az AI?”, tovább kérdezhetsz: „Hogyan működik egy neurális hálózat?”
9. Használj logikai utasításokat
Ha van egy konkrét logikai lépés, amit követni szeretnél, használd ezt utasításként, hogy a modell helyesen gondolkodjon.
Példa: „Sorolj fel három lépést, amellyel megoldható az éghajlatváltozás, és magyarázd el mindegyik hatását.”
10. Teszteld a promptokat iteratív módon
Gyakran nem a legelső prompt hozza a legjobb eredményt, ezért fontos tesztelni és finomítani a kérdéseket. Ha nem megfelelő a válasz, próbáld meg módosítani a promptot a világosabb megfogalmazás érdekében.
Példa: Ha a válasz túl általános, finomíthatod a kérdést: „Magyarázd el az AI-t a kereskedelmi felhasználás szempontjából, különös tekintettel a kiskereskedelemre.”
Ezek a szabályok segíthetnek a hatékony prompt engineering-ben, hogy pontosabb, relevánsabb és használhatóbb eredményeket kapj a modellektől. Ha ezek alapján építed fel a promptokat, jobban kihasználhatod az AI lehetőségeit.
Ahogy mindenben, a prompt engineering világában is igaz a mondás:
Gyakorlat teszi a mestert
Tehát, arra bíztatlak, hogy amikor legközelebb beszélgetsz egy AI modellel, próbáld ki az ebben a cikkben leírtakat és meglátod a válaszok minősége is hatalmasat növekszik.
A mesterséges intelligencia (AI) gyors ütemben fejlődik, és számos területen jelentős áttöréseket ér el. Mint tudjátok, én erre pozitívan gondolok és szeretném nektek mindig ennek a világnak a fényes oldalát megmutatni. Ma sem lesz ez másképp.
Ebben a cikkben áttekintjük a legfontosabb AI modelleket, amelyek a különböző alkalmazási területeken kiemelkednek. Mindegyik modell rövid leírást kap, beleértve annak alkalmazási területét, erősségeit, fejlesztőit, elérhetőségét és néhány példát a felhasználási lehetőségekről.
Mi is az az AI modell?
Az AI (mesterséges intelligencia) modell egy olyan számítógépes rendszer vagy algoritmus, amelyet nagy mennyiségű adat alapján képeznek ki (tanítanak meg), hogy automatikusan felismerjen mintákat, tanuljon, döntéseket hozzon és végrehajtson feladatokat anélkül, hogy konkrét programozott utasításokat követne.
Tehát nem csupán „if-else” utasítások sorozata, hanem eseményekre adott valódi válaszok és reakciók.
Egy AI modell általában három alapvető lépésen megy keresztül:
Tanulás: A modell a nagy mennyiségű bemeneti adatot elemzi és megtanulja a közöttük lévő összefüggéseket. Ezt a folyamatot „tréningnek” nevezik.
Általánosítás: A tanulás során megszerzett tudás alapján a modell képes új, eddig nem látott adatokra alkalmazni az általa megértett szabályokat és összefüggéseket.
Predikció vagy döntéshozatal: Az új adatok alapján a modell előrejelzéseket készít vagy döntéseket hoz, amelyeket gyakran különféle alkalmazásokban, például képfelismerésben, természetes nyelv feldolgozásában vagy robotikában használnak.
Az AI modellek lehetnek különböző típusúak, például felügyelt tanulási modellek (ahol az adatokhoz megfelelő címkék tartoznak), felügyelet nélküli tanulási modellek (ahol a modell maga keres mintákat az adatokban), vagy megerősítéses tanulási modellek (ahol a modell folyamatos visszajelzést kap a döntéseiről).
Mint látjuk a tanítás (tréning) egy kritikus fázis és igen, sok esetben előfordulhat a félretanítás. Ez az egyik legnagyobb nehézsége és kockázata is ennek a világnak.
Mesterséges intelligencia (AI) modellek
Most térjünk rá a modellekre. Ezek közül lesznek olyanok, amelyeket mindenki ismer, és tudja mire is alkalmas, de biztos vagyok benne, hogy lesznek kevésbé ismert, mégis érdekes modellek.
Mindegyik modellre igaz, hogy alapvetően ingyenesen kipróbálhatjuk, de ahhoz hogy a valódi képességeit kiaknázzuk, ahhoz bizonyos összeget kell fizetnünk a használatért ( havidíj, vagy program hívások száma alapján)
1. Természetes nyelv feldolgozás (NLP)
GPT-4
Mire alkalmazható?: Szöveggenerálás, fordítás, chatbotok, szöveges összefoglalók készítése.
Erőssége: Rendkívül pontos szöveggenerálás, széleskörű alkalmazási lehetőségek.
Új előadók és zenék felfedezése a felhasználói adatok alapján.
Suno AI
Mire alkalmazható?: Suno AI elsődlegesen két területen működik: zenegenerálás és beszédgenerálás. A felhasználók egyszerű utasítások alapján hozhatnak létre zenei darabokat, valamint természetes hangzású szövegből beszédet (text-to-speech).
Erőssége: Képes gyorsan és magas minőségű zenei vagy hangfelvételeket generálni természetes nyelvi parancsok alapján. Támogatja a felhasználók zenei alkotásainak személyre szabását, és kiváló a beszédgenerálásban.
Zenei ötletek generálása producereknek és zenészeknek különféle stílusokban.
Szövegből beszéd generálása reklámok, narrációk vagy virtuális asszisztensek számára.
Interaktív hangos alkalmazások fejlesztése természetes beszédhanggal.
A Suno AI egyre nagyobb figyelmet kap, mivel különösen hasznos lehet zenészeknek, producereknek, valamint tartalomkészítőknek, akik hangos alkalmazásokat vagy beszédszintetizálást igényelnek. Ha további részleteket szeretnél, jelezd nyugodtan!
Ez az a lista, amit érdemes ismerni 2024-ben. Természetesen a fenti lista, egy kivonat, a teljesség igénye nélkül. Folyamatosan bővül napól-napra, hiszen ahogy növekszik egyre több és több speciális területre alkalmazható modell jelenik meg.
Érdemes megkeresni azt a területet, amely érdekel Téged, mert egy új, ismeretlen és izgalmas világ vár ott Rád. 🙂
Ráadásul a weboldal fejlesztésében ChatGPT is a segítségünkre lesz.
Hogyan készítsd el a weboldaladat (index.html és error.html fájlokkal) ChatGPT segítségével
Hozz létre egy felhasználói fiókot ChatGPT-ben, majd nyiss egy új beszélgetést és add meg neki a következő prompt-ot. (Kedved szerint módosítsd a számodra fontos adatokat. Pl.: Milyen legyen a kinézet és a stílus, mi legyen a domain név, mi legyen a cég neve és profilja)
Szia,
Segíts nekem. Te egy webfejlesztő vagy.
AWS S3 static website-ot szeretnék létrehozni. Ehhez kérlek készíts egy index.html fájlt és egy error.html fájlt. Emellett hozd létre a szükséges bucket policy-t is. A bucket neve a domain neve legyen.
Az index.htm egy komplex, modern, letisztult, színes (fekete, ezüst, mélyzöld), egylapos weboldal legyen ami egy magyar startup cég weboldala lesz.
Cég neve: LignumArt
Iparág: Faipar, luxus bútorok egyedi megrendelésre
Domain név: lignumart.mentorcloud.hu
Előre is köszönöm.
Ez alapján legenerálásra kerül 3 fájl tartalma (index.html, error.html, bucket-policy.json) A számítógépeken hozd létre ezeket a fájlokat és másold bele a megfelelő tartalmakat.
S3 bucket konfiguráció és bucket policy beállítása
Jelentkezz be az AWS fiókodba.
Keresőben keresd meg az S3-at
Hozz létre egy bucketet az S3 felületén a Create bucket gombra kattintva
A bucket adatai:
Név: a te domain-ed neve. Mi esetünkben lignumart.mentorcloud.hu
Block all public access részből vedd ki az összes jelölőt
Nyugtázd, hogy elfogadod a nyilvános fájlokkal kapcsolatos kockázatokat
Kattints a lapalján a Create bucket gombra
Megnyitjuk a bucket-et
Properties fülre megyünk és legörgetünk a lap aljára
Static website hosting részt szerkesszük és engedélyezzük
Adjuk meg a megfelelő helyen az index.html és error.html fájlok nevét
Mentsük el a változásokat
Permission fülre menjünk át
Keressük meg a Bucket policy részt
Edit gomb megnyomásával szerkeszthetjük is
Az itt szereplő mezőbe másoljuk be a bucket-policy.json fájl tartalmát, majd mentsük el
Görgessünk a lap aljára és mentsük el a változásokat
Fájlok feltöltése S3 bucket-be
Menjünk a Objects fülre
Upload gombra kattintva kezdjük el a fá ljok feltöltését (Add files)
Amikor a fájlok feltöltésre kerültek navigáljunk át a Properties fülre és görgessünk a lap aljára
És ott találjuk a weboldalunk linkjét. (formátum: http://<bucket neve>.s3-website.<aws régió neve>.amazonaws.com)
Ha ezt megnyitjuk, akkor láthatjuk a weboldalunkat
Ezzel gyakorlatilag készen vagyunk 🙂
Saját domain használata a weboldalhoz
Itt a Route 53 szolgáltatást fogjuk használni egyéni domain rendeléssel. A példánkban feltételezzük, hogy AWS.ben már beállítottuk a domain zónánkat (Route 53 hosted zone).
Az alábbi lépéseket kell követned:
Jelentkezz be az AWS fiókodba.
Keresőben keresd meg az Route 53-at
Lépjünk be a domain zónába, ami a domain nevünkhöz tartozik
Create record gombra kattintva elkezem a dns bejezés létrehozását
Átváltunk a varázsló nézetre, a Switch to wizard linkre kattintva
Válasszuk a Simple routing lehetőséget, majd Next gomb
Define simple record gombra kattintva folytatjuk a beálltást
Itt az alábbiakat állítjuk be
Record name: az általunk választott aldomain neve (mi esetünkben: lignumart), ha a fő domain nevünket akarjuk itt beállítani, akkor ezt hagyjuk üresen
Record type: A
Value/Route traffic to: Amazon S3 website endpoint
Régió: az a régió ahová a bucket-ünket létrehoztuk
Végpont neve: a legördülő menüben megjelenik a mi S3 bucket-ünk
Define simple record gombra kattintva elmentjük a változásokat
A teljes véglegesítéshez kattintsunk a Create record gombra
Ezzel létrejött a domainhez tartozó DNS bejegyzés, és használatba is vehetjük azt.
Nyissuk meg böngészőnkben a megfelelő linket: http://<én domain nevem amit használtam> (mi példánkban: http://lignumart.mentorcloud.hu)
Ezzel elérhetővé vált mindenki számára a weboldalunk, az általunk beállított saját domain nevén.
