Az utóbbi hetekben sokat olvastam az OpenAI új fejlesztéseiről, és úgy gondoltam, érdemes megosztanom a legfrissebb tapasztalataimat veletek. Azt tudjuk, hogy a jelenlegi világunkban nincs megállás. Folyamatosan rohanunk, ha kell, ha nem. A mesterséges intelligencia területén pedig ez hatványozottan igaz. A nemrég az OpenAI három vadonatúj modellt mutatott be, amelyek jelentős előrelépést hoznak a mesterséges intelligencia terén, különösen azok számára, akik fejlesztői feladatokhoz keresnek megbízható megoldásokat.
A legfontosabb újdonság a GPT-4.1 család: a GPT-4.1, a 4.1 mini és a 4.1 nano modellek. Ezeket kifejezetten fejlesztőknek szánták, és rengeteget fejlődtek a kódolás, utasításkövetés és funkcióhívások terén. Ami engem a legjobban lenyűgözött, az a kontextuskezelés: akár 1 millió tokenes szöveget is képesek átlátni és értelmezni. Ez a valós projektekben hatalmas segítség, mert végre nem kell trükközni az adatok darabolásával.
Miért kiemelkedő ez a szám? Nekem eddig is a GPT-4o volt a kedvencem, mert valódi programozói társam volt. Azonban voltak korlátai. Sok esetben kellett egy-egy komplex gondolatmenet közepén úgy beszélgetést indítanom, ami lelassította munkát és több esetben frusztrált engem. Az új modelltől azt várom, hogy még jobban segíti a munkám és nem ütközöm a korábban említett korlátokba.
Külön öröm számomra, hogy a GPT-4.1 modellek ismét olcsóbbak lettek (26%-al) az elődjüknél, a GPT-4o-nál. A nano verzió pedig minden eddiginél gyorsabb és költséghatékonyabb – ez például tökéletes, ha kisebb, de sokszor ismétlődő feladatokat automatizálok. Itt Te is kipróbálhatod: GPT-4.1
Nem csak a GPT-4.1 újdonságairól érdemes beszélni. Az OpenAI bemutatta az o3 és o4-mini modelleket is. Ezek az érvelési, logikai feladatokban jeleskednek: kódolás, matematika, tudományos problémák és képfeldolgozás terén is kiemelkedőek. Egyik kedvencem az új válaszfolyamat megjelenítés, amely lépésről lépésre mutatja, hogyan gondolkodik a modell a végső válasz előtt. Ez fejlesztőként hatalmas előnyt jelent, hiszen átlátom az AI döntési logikáját. Eddig is voltak eszközök, amelyekkel figyelemmel lehetett kísérni, de most már ezt beépítettem megkapjuk.
Az elmúlt hetekben egyre több fejlesztőtől olvastam véleményeket, akik már most ezeket a modelleket használják a munkájukhoz. Nem véletlenül: gyorsak, pontosak, olcsóbbak és megbízhatóbbak, mint a korábbi verziók. Én is elkezdtem őket tesztelni a saját projektjeimen, és eddig nagyon pozitív tapasztalataim vannak.
Ha te is érdeklődsz a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása iránt, mindenképp érdemes kipróbálnod ezeket az új modelleket. A hivatalos dokumentációban minden szükséges információt megtalálsz. Ha elakadsz, akkor pedig szívesen segítek neked.
Én már alig várom, hogy mit hoz a következő OpenAI fejlesztés, mert hamarosan itt az újabb. 🙂
Te melyik modellt használod vagy próbáltad már ki?
A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek akkor válnak igazán hasznossá, ha képesek külső adatokkal, szolgáltatásokkal és eszközökkel együttműködni. Eddig ezt jellemzően API-k (Application Programming Interface) segítségével oldottuk meg. Ezekhez pedig ügynökökön keresztül csatlakozott az LLM. Ez a multi-agent megközelítés nagyon nagy rugalmasságot adott. Minden specifikus feladatra létrehozhattunk egy-egy dedikált ügynököt (időjárás, EUR árfolyam, forgalmi adatok, stb), majd ezeket közösen használva összetett és lélegzetelállító mutatványokra voltunk képesek.
Azonban, amikor ezek használatát előtérbe helyezzük egy komplex megoldás során, olyan korlátokba ütközünk, amelyek lassítják vagy gátolják a hatékonyságot. Ezen megoldások ugyanis nem túlságosan skálázhatók és egy-egy új ügynök bevezetése időigényes lehet, hiszen egyedileg kell illesztenünk a rendszerbe.
2024 végén azonban az Anthropic bemutatta a Model Context Protocolt (MCP), amely új szabványként forradalmasítja, hogyan adhatunk kontextust a nagy nyelvi modelleknek (LLM-ek).
Mi az MCP koncepciója?
Az MCP egy nyílt szabvány, amely egységesíti az LLM-ekhez érkező kontextus és eszközök integrációját. Úgy kell elképzelni, mint az USB-C portot a laptopodon:
Függetlenül attól, hogy monitort, külső merevlemezt vagy töltőt csatlakoztatsz, a csatlakozás módja szabványos.
Nem számít, ki gyártotta az eszközt, minden működik ugyanazzal a csatlakozóval.
Az MCP pontosan ezt biztosítja az AI alkalmazások, LLM-ek és külső adatforrások között.
Egyszerű hasonlat:
Képzeld el, hogy különböző szakemberek ülnek egy tárgyalóasztalnál – például egy informatikus, egy mérnök, egy értékesítő és egy jogász. Mindannyian más területen profik, de amikor együtt dolgoznak egy problémán, közösen cserélnek információt, hogy teljes képet kapjanak. Az MCP pontosan ezt teszi az AI modellekkel: összekapcsolja őket egy közös „tárgyalóasztalon” keresztül, így együtt tudnak dolgozni anélkül, hogy előre ismerniük kéne egymást.
Miért jó ez nekem?
Az MCP nem csak a fejlesztőknek, hanem a hétköznapi felhasználóknak is előnyös lehet. A mesterséges intelligencia jelenleg sokszor „dobozolt” megoldásként működik: egy-egy alkalmazás egy konkrét dologra jó (tartalomgyártás, zeneírás, képfeldolgozás, stb.), de ha összetettebb kérdésed van, könnyen elakad vagy összezavarodik.
Az MCP előnyei neked, mint felhasználónak:
Sokkal okosabb asszisztensek Olyan AI-t használhatsz majd, ami egyszerre ért a joghoz, egészséghez, utazáshoz, technológiához – mindenhez a saját szakértőjén keresztül, mégis egységes válaszokat ad.
Kevesebb félreértés, pontosabb válaszok A modellek megosztják egymással a rólad szóló fontos kontextust (természetesen adatvédelmi szabályok betartásával), így nem kell ugyanazt elmagyaráznod többször.
Testreszabott élmény, valódi személyre szabás Nem általános válaszokat kapsz, hanem a te helyzetedre szabott megoldásokat, mivel az AI csapatmunka révén jobban átlátja az összképet.
Gyorsabb, hatékonyabb ügyintézés Képzeld el, hogy egy ügyfélszolgálati AI azonnal megérti a kérdésed, és az adott terület szakértő AI-jától szerzi be a választ – emberi várakozás nélkül.
Az MCP azért jó neked, mert a jövő AI rendszerei érthetőbben, gyorsabban és személyre szabottabban segítenek majd, mintha egy profi ügyintéző csapat dolgozna érted a háttérben.
Mire használható az MCP?
Vállalati asszisztensek Egy chatbot, ami egyszerre ért a HR-hez, IT-hoz és jogi kérdésekhez, különböző modellek bevonásával, de zökkenőmentesen válaszol.
Egészségügyi diagnosztika Különböző AI modellek (pl. képfelismerő, szövegelemző) közösen állítják fel a diagnózist anélkül, hogy bonyolult integrációra lenne szükség.
Kreatív tartalomgyártás Író, képszerkesztő és videószerkesztő AI modellek együttesen készítenek multimédiás anyagokat, mintha egy csapat dolgozna rajta.
Ipari automatizálás Különböző szenzoradatokat elemző modellek valós időben megosztják egymással az információt, optimalizálva a gyártási folyamatokat.
Hogyan működik az MCP?
Az MCP alapja az a képesség, hogy a modellek metaadatokat és kontextus információkat tudnak egységes formátumban megosztani egymással. Ehhez az alábbi elemek szükségesek:
Context Token-ek: Olyan kis egységek, amelyek tartalmazzák az adott modell által értelmezett kontextust, pl. felhasználói szándék, előzmények, fontos paraméterek.
Protokoll szabványok: Meghatározzák, hogy a modellek hogyan kérnek és adnak vissza kontextust. Ez biztosítja az egységes „nyelvet”.
Memória és állapotkezelés: Lehetővé teszi, hogy a modellek ne csak egyszeri választ adjanak, hanem hosszabb távon is „emlékezzenek” az együttműködésre.
Routing és orchestration: Az MCP irányítja, hogy melyik modell mikor és milyen formában kapcsolódjon be a munkafolyamatba.
Architektúra
MCP Host: mint a laptop az USB-C esetében
MCP Client: minden kliens JSON-RPC 2.0 kapcsolaton keresztül kommunikál MCP szerverekkel
MCP Server: képességeket biztosít (pl. adatbázis elérés, kód repository, e-mail szerver)
Alapelemek (primitívek)
Tools: Eszközök vagy műveletek, amelyeket az AI meghívhat (pl. időjárás lekérdezés, naptár esemény létrehozás).
Resources: Csak olvasható adatok, fájlok, adatbázis rekordok.
Prompt templates: Előre definiált prompt sablonok.
Az MCP kliens felfedezheti a szerver képességeit futásidőben, így az AI alkalmazások automatikusan alkalmazkodnak az elérhető funkciókhoz.
Miért újdonság az MCP?
Korábban a modellek integrálása bonyolult, eseti fejlesztést igénylő feladat volt. Minden új modell beillesztéséhez külön interfészeket, adatstruktúrákat kellett készíteni. Az MCP ezt szabványosítja, így a modellek bármikor „plug and play” módon csatlakoztathatók egy közös kontextushoz.
Olyan, mintha az eddig különböző nyelveken beszélő AI modellek hirtelen megtanulnának egy univerzális tárgyalási nyelvet.
Miért lesz hasznos a jövőben?
Gyorsabb fejlesztés: Új modellek integrálása percek alatt megvalósítható lesz, nem hetek vagy hónapok alatt.
Skálázható rendszerek: Egyre komplexebb feladatokra állíthatók össze AI csapatok, anélkül, hogy a rendszerek kezelhetetlenné válnának.
Költséghatékonyság: Egységes protokoll miatt csökken a fejlesztési és üzemeltetési költség.
Valódi AI csapatmunka: Az MCP segítségével nemcsak egy „nagy” modell lesz okos, hanem több kisebb modell együttműködése hoz létre intelligens megoldásokat.
Miben más, mint a Multi-Agent megközelítés?
A Multi-Agent rendszerek is több AI modellt használnak, de általában szoros szabályok és előre definiált interakciók mentén működnek. Ezek gyakran zárt rendszerek, ahol minden ügynök (agent) pontosan tudja, hogy milyen másik ügynökkel és hogyan kell kommunikálnia.
Az MCP ezzel szemben rugalmas és nyitott:
Nincs szükség előre meghatározott kapcsolatokra.
Bármilyen modell képes csatlakozni, ha érti a protokollt.
A kommunikáció dinamikusan, kontextus alapján történik, nem előre programozott folyamatok szerint.
Ez olyan, mintha a Multi-Agent rendszer egy összehangolt kórus lenne, míg az MCP inkább egy improvizációs zenekar, ahol bárki beszállhat a közös játékba, ha ismeri az alapokat.
MCP és API: Hasonlóságok és különbségek
Mindkettő kliens-szerver architektúrára épül, elrejti a háttérrendszer bonyolultságát, és leegyszerűsíti az integrációt. De az MCP kifejezetten AI ügynökök számára készült.
MCP
API
AI ügynökökhöz szabva
Általános célú interfész
Kontextus adatok és eszközök integrációjára optimalizált
Tetszőleges rendszerek közötti kommunikáció
Dinamikus képesség-felfedezés futásidőben
Statikus interfész, kézi frissítés szükséges
Szabványosított formátum, minden szerver azonos módon kommunikál
Minden API egyedi (endpontok, paraméterek, autentikáció)
Nem az API-k helyett
Fontos megérteni, hogy az MCP gyakran hagyományos API-kat használ a háttérben. Az MCP szerverek lényegében „burkolják” az API-kat, és egy AI-barát interfészt biztosítanak. Például egy MCP szerver a GitHub REST API-t használja a háttérben, de az AI ügynökök számára szabványosított, könnyen kezelhető formában érhető el.
Összegzés
Az MCP forradalmasíthatja, hogyan építjük fel a mesterséges intelligencia rendszereket. Egyszerűbbé, gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a modellek közti együttműködést, miközben a rugalmasságot is megőrzi. Ez a nyitott, univerzális megközelítés lehet a kulcs ahhoz, hogy az AI valóban intelligens, csapatjátékos módjára segítse a mindennapi életünket.
Az MCP nem váltja le az API-kat, hanem egy intelligens csatlakozási réteget biztosít, amely leegyszerűsíti az AI rendszerek integrációját. Olyan, mint az USB-C az eszközök világában: egységesít, gyorsít és szabványosít.
Nem váltja meg a világot, de pont azt teszi könnyebbé, ami eddig bonyolult volt: a modellek és rendszerek közti szabványos, skálázható kommunikációt. 🚀
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.
Habár csak néhány napja jelentették be, nekem már volt alkalmam kipróbálni a GitHub CoPilot új Agent funkcióját a Visual Studio Code-ban, és őszintén szólva lenyűgözött, amit tapasztaltam. Korábban is használtam a CoPilotot, de az Agent mód teljesen új szintre emelte az eddig is igen jó fejlesztői élményt.
Bizonyára eddig is sokan kipróbáltátok már a CoPilot-ot, hiszen van belőle ingyenes változat is, így felelőtlenség lenne kihagyni ezt a lehetőséget. Az ingyenes változat kiváló választás azoknak, akik nem folyamatosan használják ezt az eszközt.
Az új funkció lényege, hogy már nem csak sorokat egészít ki, hanem képes folyamatos párbeszédben segíteni a munkámat. Olyan, mintha egy valódi technikai asszisztens ülne mellettem, akivel beszélgetve együtt haladunk előre. Megkérhetem például, hogy magyarázza el egy kódrészlet működését, javítson ki hibákat, vagy írjon nekem egy új funkciót egy meglévő projektbe.
A CoPilot Agent mostantól minden Visual Studio Code felhasználó számára elérhető, külön beállítás nélkül, tehát az ingyenes változatot alapból megkapjuk. A bal oldali menüből egyszerűen elindítható a CoPilot Agent felület, ahol természetes nyelven – akár magyarul is – megfogalmazhatom a kérdéseimet vagy feladataimat. Az élmény sokkal személyesebb, mint a hagyományos kódkiegészítés, mert tényleg beszélgetni tudok a rendszerrel.
Ami különösen izgalmas, hogy megjelent a multi-command plan (MCP) támogatás is, amely lehetővé teszi, hogy a CoPilot több lépéses, komplexebb feladatokat is átlásson és megoldjon. Például ha szeretnék létrehozni egy új REST API-t, akkor először kérdéseket tesz fel az igényeimről, majd ezek alapján generálja a megfelelő fájlokat, „endpoint”-okat és struktúrákat.
Kezdőként ez hatalmas segítséget jelenthet. Emlékszem, korábban én is mennyi időt töltöttem azzal a tanulás elején, hogy rájöjjek, hogyan kezdjek bele egy-egy új projektbe, hogyan építsem fel a fájlstruktúrát vagy írjak teszteket. A CoPilot Agent képes konkrét példákon keresztül megmutatni ezeket, ráadásul valós idejű visszajelzést is ad. Olyan, mintha egy türelmes mentor állna mellettem, akit bármikor kérdezhetek.
Fontos azonban megemlíteni, hogy a CoPilot – még az Agent módban is – nem tévedhetetlen. Az általa generált kódokat minden esetben felelősséggel kell kezelni. Én mindig átnézem, tesztelem, és ahol kell, javítom a javaslatait. Különösen biztonsági, adatkezelési vagy éles környezetbe szánt kódok esetén nem szabad vakon megbízni benne.
Összességében úgy érzem, a GitHub CoPilot Agent módja egy új korszak kezdete lehet a fejlesztésben és a tanulásban. Nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem valódi tanulási lehetőséget is kínál – főleg azoknak, akik most vágnának bele a programozás világába. Ha eddig csak próbálgattad a CoPilotot, most érdemes visszatérni hozzá: az Agent mód valóban megváltoztatja, hogyan gondolkodunk a kódolásról.
Van olyan ötlet, aminek a megvalósítását eddig elnapoltad, mert nem volt aki segített volna? Ugye? Most már nincs több kifogás. 🙂
Már régen szeretném megírni ezt a cikket, mert fontosnak tartom ezt a témát mind felhő, mind mesterséges intelligencia szempontból. Úgy gondolom, hogy az OpenAI és a Microsoft együttműködése az elmúlt évtized egyik legjelentősebb partnersége a mesterséges intelligencia (AI) és a felhőszolgáltatások területén. Az OpenAI, amely a GPT (Generative Pre-trained Transformer) modellek fejlesztőjeként vált ismertté, 2019-ben kezdte el a közös munkát a Microsofttal.
Ez az együttműködés nemcsak technológiai innovációkat hozott, hanem meghatározta a mesterséges intelligencia és a felhőalapú megoldások jövőjét is.
Nem szeretnék oldalakat írni, csupán egy összefoglalót arról, hogyan is kezdődött ezen két cég közös útja és milyen kilátásaink vannak velük kapcsolatban a jövőre nézve.
OpenAI
Az OpenAI egy mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatóintézet, amelyet 2015-ben alapítottak San Franciscóban. Az alapítók között szerepel Elon Musk, Sam Altman és Greg Brockman. Az OpenAI célja, hogy az AI fejlesztése biztonságos és mindenki számára hasznos legyen. Az intézet széles körben ismert olyan innovációkról, mint a GPT nyelvi modellek, a DALL-E képgeneráló AI, és a Codex, amely programozás támogatására képes. Legismertebb termékük a ChatGPT, amely megváltoztatta a világot.
Microsoft
A Microsoft egy multinacionális technológiai vállalat, amelyet 1975-ben alapítottak az Egyesült Államokban, Bill Gates és Paul Allen közreműködésével. A Microsoft legismertebb termékei közé tartozik a Windows operációs rendszer, az Office irodai szoftvercsomag és az Azure felhőszolgáltatás. A vállalat kiemelkedő szereplője az AI- és a felhőalapú megoldások piacán, és különösen nagy hangsúlyt fektet az innovációra és a digitális transzformációra.
Az együttműködés kezdete
Az OpenAI és a Microsoft partneri kapcsolata 2019-ben indult, amikor a Microsoft 1 milliárd dolláros befektetést jelentett be az OpenAI-ba. Az együttműködés célja az volt, hogy a mesterséges intelligencia kutatást és fejlesztést globális szinten felgyorsítsák. A Microsoft különleges szerepet kapott az OpenAI technológiáinak integrációjában, és Azure felhőszolgáltatását az OpenAI exkluzív platformjává tette.
Az Azure-on keresztül az OpenAI fejlesztései széles körben elérhetővé váltak a vállalatok és fejlesztők számára. A GPT-3, a DALL-E és más modellek API-kon keresztül érhetők el az Azure OpenAI Service-en, amely lehetővé tette az ügyfelek számára, hogy mesterséges intelligenciát építsenek be alkalmazásaikba. A partneri kapcsolat keretében a Microsoft különös hangsúlyt helyezett arra, hogy az OpenAI fejlesztései a lehető legszélesebb körben elérhetők és skálázhatók legyenek.
Az OpenAI technológiáinak integrációja különösen fontos szerepet játszik a Microsoft ökoszisztémájában, beleértve a GitHub Copilot fejlesztői eszközöt, amely a Codex modellre épül, valamint az Office termékcsaládot, ahol a mesterséges intelligencia alapú megoldások, mint a szövegkiegészítések és tartalomgenerálás, jelentősen javítják a felhasználói élményt.
Egy másik kiemelt projekt a GitHub Copilot, amely programozási feladatokhoz nyújt valós idejű javaslatokat, így növelve a fejlesztési folyamat hatékonyságát. Ezen kívül az OpenAI technológiái széles körű alkalmazásra találtak az ügyfélszolgálati chatbotoktól kezdve a nyelvi modellek alapú adatelemzésig és tartalomkészítésig.
Aki járt már a több hetes Azure képzésemen, láthatta, hogy Azure-ban milyen könnyedén lehet AI alapú erőforrásokat használni. Továbbá erről beszéltem a Gerilla Karrier Podcast egyik részében is.
Az együttműködés eredményei
Az OpenAI és a Microsoft együttműködése számos technológiai előrelépést hozott:
Azure OpenAI Service: A szolgáltatás API-kon keresztül biztosított hozzáférést az OpenAI modelljeihez, így lehetővé téve a fejlesztőknek és vállalatoknak, hogy AI-megoldásokat építsenek.
AI-megoldások a gyakorlatban: Az OpenAI modelleket széles körben alkalmazzák, az ügyfélszolgálati chatbotoktól kezdve a nyelvi modellekre épülő tartalomgenerálásig.
Codex és GitHub Copilot: Az OpenAI Codex modelljét és a Microsoft GitHub Copilot nevű fejlesztői eszközét használják programozási feladatok automatizálására.
AI-integráció az Office 365-ben: Az AI-technológiákat, különösen a GPT-modellt, integrálták olyan Microsoft termékekbe, mint a Word és az Excel, ahol tartalomgenerálást és intelligens javaslatokat nyújtanak.
Előretekintés
A jövőben az OpenAI és a Microsoft tovább kívánja mélyíteni együttműködését, különösen a következő területeken:
Még nagyobb modellek fejlesztése: Az OpenAI és a Microsoft közösen dolgozik a GPT és más nagy nyelvi modellek továbbfejlesztésén, hogy még pontosabbak és sokoldalúak legyenek.
Etikus AI fejlesztések: Az OpenAI és a Microsoft nagy hangsúlyt fektet az etikus AI-alkalmazások megvalósítására, és azon dolgoznak, hogy az AI-technológiák felelősen és biztonságosan működjenek.
Szélesebb elérhetőség: Az AI-megoldásokat még több ágazatba kívánják integrálni, beleértve az egészségügyet, az oktatást és az ipari automatizálást.
Összegzés
Az OpenAI és a Microsoft együttműködése az AI és a felhőszolgáltatások területén jelentős áttörést hozott. Az elmúlt évek eredményei már most is alakítják a technológia jövőjét, és a közeljövő további fejlesztései izgalmas lehetőségeket tartogatnak mind a vállalatok, mind az egyének számára.
Te használod már az AI alapú erőforrásokat Azure-ban vagy más felhőszolgáltatónál? 🙂
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.
Elérkeztünk 2024 végéhez, ami számomra különösen emlékezetes év volt, hiszen augusztusban elindítottam új, magyar nyelvű technológiai blogomat. Ezt azzal céllal tettem, hogy egy közösséget építsek, ahol mindenki talál érdekes és hasznos témákat a felhő és AI modern világából. Hogy aki szeretne fejlődni és tanulni, az megtalálja a helyét. Bárki kérdezhessen nyitottan, és hogy sikereket érjen el ezen témák megismerésével.
Köszönet
Hatalmas köszönet mindenkinek, aki követi, olvassa, vagy bármilyen módon támogatja a munkámat. Külön szeretném megköszönni Feleségemnek a sok bíztatást, szeretetet és kitartást, hogy támogatja minden erőfeszítésemet és segít megvalósítani az álmaimat. ❤️
Blog
A blog indítása nemcsak egy szakmai vállalkozás volt, hanem egy személyes kihívás is. A technológia világa rendkívül gyorsan változik, és az információ megosztása által igyekeztem hozzájárulni ahhoz, hogy ti is részesei lehessetek ezeknek az új lehetőségeknek. Legyen szó Azure megoldásokról, AWS technológiákról vagy a mesterséges intelligencia legfrissebb fejlesztéseiről, a cikkek célja mindig az volt, hogy kézzel fogható, gyakorlatias információkat nyújtsanak.
Mentor világ
Mentor Klub trénereként szeretnék köszönetet mondani minden tanítványomnak és a Mentor Klub dolgozóinak is az idei évért. A közös munka, a képzések és a tanulás élménye mindannyiunkat előreléptetett. Sok energiát kapok és kaptam minden képzés alkalmával, ami mindig feltöltött, akkor is ha előtte egy nehéz munkanapon voltam túl. Az együtt töltött idő alatt nemcsak szakmai, hanem személyes fejlődésen is keresztülmentem, amit a veletek való együttműködésnek köszönhetek. ✨
Fejlődés és tanulás
Az idén több képzést és tanúsítványt is sikeresen teljesítettem, amelyek lehetővé tették, hogy tovább fejlesszem tudásomat, és ezek közvetve a blog tartalmaiban is visszaköszönhettek:
Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert (megújítás)
DevOps Deployment Automation with Terraform, AWS and Docker képzés
Vector Databases in Practice: Deep Dive képzés
Hands-On Generative AI: Getting Started with Vector Search képzés
Software Architecture: From Developer to Architect képzés
Ezek a képzések nemcsak technikai ismeretekkel gazdagítottak, hanem segítettek abban is, hogy még jobban megértsem a technológia és az emberek kapcsolatát. Az újonnan szerzett tudásomat igyekszem megosztani veletek a blogon és a képzéseken keresztül, hogy ti is profitálhassatok ezekből az ismeretekből.
Sikeres év
Az év mérlege – ha fogalmazhatok így – rendkívül pozitív számomra. A blog indítása után örömmel láttam, hogy egyre több ember találja hasznosnak a tartalmakat, és hogy kialakult egy olyan közösség, amelyben megoszthatjuk tapasztalatainkat és ötleteinket. Ez a közösség inspirált arra is, hogy még több energiát fektessek a tartalomkészítésbe, és hogy a jövőben is készítsek ilyen és ehhez hasonló tartalmakat.
Jövőre…
2025-ben is folytatom az utamat a technológia és a tanulás világában, és bízom benne, hogy velem tartotok ezen az izgalmas utazáson. Terveim szerint rengeteg új témával, praktikus példákkal és inspiráló tartalmakkal készülök nektek.
Békés, boldog, sikeres új évet kívánok mindenkinek, és köszönöm, hogy részesei vagytok ennek az utazásnak! 🍾 🎊
