Представете си, че всяко взаимодействие с изкуствен интелект (AI) е като разговор с експерт – проницателно, прецизно и точно. Това е златният стандарт, към който се стремят бизнеса в GenAI.
Но ето суровата реалност: традиционните AI модели често пропускат целта, като разчитат на статични данни за обучение, които бързо остаряват. Когато светът се движи бързо, вашият AI не може да си позволи да изостава.
Въведете извличане, подсилено с генериране (RAG), ключов пробив в AI. RAG използва динамични данни от вътрешни бази знания или надеждни източници, предоставяйки полезни и фактически точни отговори.
Вече ви заинтригува ли? Тази статия разглежда RAG, неговите приложения в реалния свят и как да го приложите за по-умни AI модели.
⏰ 60-секундно резюме
- Генеративният AI е мощен, но понякога може да дава неточни резултати, особено в критични области.
- Retrieval-augmented generation (RAG) решава този проблем, като комбинира големи езикови модели с външни източници на данни, за да подобри точността.
- Моделите RAG извличат релевантни данни от външни източници, интегрират ги със съществуващите знания и генерират отговори, които са прецизни и контекстуално релевантни.
- Предимствата му включват намалени халюцинации, актуална информация, рентабилност, точност и прозрачност.
- Приложенията и случаите на употреба на RAG включват обработка на естествен език (NLP), чатботове, правни проучвания, здравеопазване и откриване на измами.
- Предизвикателствата включват халюцинации, точност на извличането и мащабируемост, като се правят постоянни подобрения за тяхното преодоляване.
- ClickUp използва RAG за извличане на данни с помощта на изкуствен интелект, автоматизация на задачи, информация в реално време и интеграции с външни платформи.
Какво е RAG
Retrieval-augmented generation (RAG), въведена през 2020 г. от Meta (по-рано Facebook), е трансформираща AI техника, която подобрява генерирането на текст чрез комбиниране на системи за извличане с големи езикови модели (LLMs).
Вместо да разчитат единствено на предварително обучени знания, системите RAG извличат релевантна информация от външни източници на данни и я интегрират в отговорите си, което води до по-релевантна информация в контекста.
Това е като да се даде на AI достъп до постоянно разширяваща се библиотека с актуални знания, което му позволява да извлича нова информация, когато е необходимо. В съвременната информатика RAG е от решаващо значение, защото помага на AI системите да останат актуални, без да се налага постоянно преобучение. Това е важна стъпка към AI, която може да мисли и да се адаптира като хората!
🧠 Интересен факт: AI е съавтор на научнофантастичния роман1 the Road, в който генерира текст в стила на известни автори. Макар AI да не „чувства“ творчеството, той може да изненада човешките си сътрудници с неочаквани обрати, съчетавайки човешкото въображение и машинно обучение (ML).
Как работи извличането, подсилено от генериране
Нека разгледаме как RAG системите комбинират извличането на информация и обработката на естествен език, за да предоставят контекстуално подходящи отговори.
В основата си RAG съчетава два ключови процеса:
- Генериране на естествен език: Така машината създава текст, подобен на човешкия, въз основа на въведените данни. Например, ако зададете въпрос, езиковият модел генерира подходящ отговор.
- Извличане на информация : Вместо да разчита единствено на паметта си, AI извлича външни данни от интернет или големи бази данни, за да подобри отговора си.
Сега сигурно се чудите: „Как изкуственият интелект намира правилната информация?“
Тук на помощ идват векторните бази данни и търсачките. Представете си, че имате хиляди документи, книги или статии, съхранени в цифрова библиотека. AI не търси точни думи.
Вместо това, тя преобразува както вашия въпрос, така и документите във вектори — числови представяния на значението и контекста. След това търсачката намира векторите, които са най-близки по значение до вашия запитване.
След като системата извлече съответната информация, големите езикови модели (LLM) като GPT комбинират новите данни с наличните си знания, предоставяйки по-точни и изчерпателни отговори.
👀 Знаете ли, че... 72% от бизнеса в световен мащаб са внедрили системи, базирани на изкуствен интелект, за да подобрят взаимодействието с клиентите и да оптимизират операциите си.
Предимства на използването на RAG
Генерирането с разширено извличане предлага няколко ключови предимства, които значително подобряват производителността и надеждността на AI моделите. Ето някои от тях:
- Намалени халюцинации: Минимизира риска от халюцинации, генерирани от AI (случаи на неправилни или измислени отговори), като използва външни данни за проверка на отговорите.
- Достъп до актуална информация: Позволява на моделите да имат достъп до най-актуалната информация, преодолявайки ограниченията на статичните обучителни набори от данни. Осигурява точни отговори въз основа на най-новите пазарни данни, тенденции или събития в реално време.
- Мащабируемост и рентабилност: Интегрира нова информация чрез външни източници на данни или бази от знания, без да се налагат разходи за пълна актуализация на модела.
- Подобрена прозрачност: Включва цитиране на източници, което повишава прозрачността и доверието, като позволява на потребителите да проверяват достоверността на информацията.
🧠 Интересен факт: В гръцката митология Хефест, богът на занаятите, е изобразен като пионер в областта на изкуствения интелект, създавайки автомати, които функционират като интелигентни, подобни на човека помощници. Тези творения отразяват древното желание на човечеството да дари машините с човешки способности.
Приложения и примери за употреба на RAG
RAG не е просто теоретична концепция – тя вече прави фурор в различни индустрии. Нека разгледаме някои приложения в реалния свят и примери за използване на RAG:
Обработка на естествен език (NLP) и автоматично обобщаване
RAG се отличава в задачи, изискващи нюансирано разбиране и прецизно извличане на информация. Чрез извличане на релевантни документи RAG може да генерира обобщения, които са не само кратки, но и с висока точност. Той е особено ценен за:
- Анализ на правни документи: Обобщаване на дълги правни текстове, като се запазват важните подробности.
- Обобщение на научни статии: Обобщаване на сложни научни статии в лесноразбираеми резюмета за изследователи и студенти.
- Обобщение на новинарски статии: Предоставя кратки прегледи на актуални събития, като гарантира, че читателите получават бързо най-важната информация.
- Извличане на медицинска информация: Системите, базирани на RAG, могат да помогнат на медицинските специалисти да получат достъп и да обобщят най-новите изследвания, клинични насоки и записи за пациенти, като по този начин подобрят грижите за пациентите.
Чатботове и виртуални асистенти
RAG значително подобрява възможностите на чатботовете и виртуалните асистенти, като им позволява да предоставят по-точни и контекстуално подходящи отговори. Ключовите приложения включват:
- Обслужване на клиенти: Отговаряне на сложни запитвания на клиенти чрез извличане на информация от бази знания, често задавани въпроси и ръководства за продукти.
- Персонализирани препоръки: Предоставяне на персонализирани препоръки въз основа на потребителските предпочитания и исторически данни, извлечени от потребителски профили и продуктови каталози. В електронната търговия RAG може да захранва усъвършенствани системи за търсене и препоръки на продукти, предоставяйки на клиентите по-релевантни и персонализирани пазарувания.
- Интерактивно обучение: Създаване на образователни чатботове, които могат да отговарят на въпросите на учениците, като извличат подходящи материали от учебници и онлайн ресурси. RAG може да се прилага в образователни инструменти за извличане на подходящи образователни материали и предоставяне на персонализирани учебни преживявания въз основа на уникалните нужди на ученика.
Интеграция с цифрови библиотеки и бизнес процеси
Способността на RAG да преодолее разликата между извличането на информация и генерирането на съдържание го прави безценен за управлението и използването на големи хранилища на данни. Примери за това са:
- Управление на знанията в предприятието: Дава възможност на служителите бързо да намират и използват подходяща информация от вътрешни документи, бази данни и уикита.
- Търсене в цифрови библиотеки: Подобряване на функционалността на търсенето в цифровите библиотеки, като се предоставят не само резултати от търсенето, но и генерирани резюмета и отговори въз основа на извлечените документи.
- Автоматично генериране на отчети: Генериране на изчерпателни отчети чрез извличане и синтезиране на данни от различни източници, оптимизиране на бизнес работните процеси.
- Финансов анализ: Анализ на обширни финансови отчети и новинарски статии с цел предоставяне на обобщения и анализи.
- Правни проучвания: Адвокатите могат да използват RAG, за да намерят бързо подходяща съдебна практика и закони, спестявайки време и подобрявайки точността на правните проучвания.
- Създаване на съдържание: RAG може да помогне на авторите да създават висококачествено съдържание, като извлича и синтезира информация от различни източници.
- Генериране на код: RAG може да се използва за извличане на примери за код и документация, а след това за генериране на нов код въз основа на извлечената информация.
- Откриване на измами: RAG системите могат да сравняват транзакционните данни с външни модели на измами или новини във финансовата сфера, като предоставят в реално време точно извличане на релевантна информация за по-добро откриване на измами.
💡Съвет от професионалист: Интегрирайте системата RAG с динамична база от знания, за да предоставяте в реално време подходящо съдържание, като учебници и научни статии. Този подход подобрява точността и дълбочината на отговорите, като по този начин подобрява резултатите от обучението на учениците.
Реални примери за компании, които използват RAG технологията
Няколко технологични гиганти и доставчици на услуги вече са интегрирали RAG в своите платформи, за да подобрят производителността:
- Google: Google разработи Vertex AI Search, за да помогне за създаването на решения за търсене с резултати с качеството на Google, пригодени към бизнес данните.
- Amazon: Alexa използва RAG, за да извлича данни за продукти в реално време, предоставяйки персонализирани гласови отговори.
- Spotify: Spotify използва RAG за генериране на персонализирани плейлисти въз основа на историята на слушане на потребителя.
- Мета: RAG помага за подобряване на персонализираното съдържание и препоръките, като извлича външни данни от взаимодействията на потребителите или външни източници.
Използване на RAG: предизвикателства и съображения
Макар RAG да предлага значителни предимства, той също така е свързан с някои предизвикателства, сред които:
1. Халюцинации в AI
AI халюцинации възникват, когато моделът генерира правдоподобна, но фактически невярна информация. В RAG системите лошото качество на данните или погрешното тълкуване на извлечените данни може да доведе до подвеждащи отговори.
Стратегии за смекчаване:
- Подобрете механизма за извличане, за да дадете приоритет на надеждни външни източници на данни.
- Внедрете механизми за проверка на фактите в процеса на генериране.
- Усъвършенствайте процесите за валидиране на данни, за да гарантирате надеждността на извлечената информация.
2. Точност при извличането
Качеството на генерирания текст зависи в голяма степен от точността на извлечената информация. Отговорите могат да бъдат объркващи или непълни, ако системата извлича нерелевантни документи или остарели данни.
Стратегии за смекчаване:
- Използвайте семантично търсене и векторни бази данни, за да подобрите релевантността на извлечените документи.
- Настройте системите за извличане на данни, за да подобрите контекстуалното разбиране на заявката на потребителя.
- Непрекъснато актуализирайте базата от знания, за да осигурите достъп до актуална информация.
3. Мащабируемост и кеширане
Ефективното боравене с големи масиви от данни е от решаващо значение за поддържането на производителността. С нарастването на обема на данните времето за извличане може да се увеличи, което води до по-бавно време за реакция.
Стратегии за смекчаване:
- Оптимизирайте индексирането на данни и използвайте векторни бази данни, за да извличате ефективно релевантни документи.
- Използвайте механизми за кеширане, за да съхранявате често използвани външни данни.
- Мащабирайте системите с облачна инфраструктура, за да обработвате заявки с високи изисквания без загуба на производителност.
💡Съвет от професионалист: Подобрете уменията си с курс по инженеринг, предназначен за RAG системи. Създавайте ефективни заявки, които подобряват механизмите за извличане и възможностите за генериране, което води до по-точни, релевантни и ефективни резултати от изкуствения интелект.
ClickUp и RAG
ClickUp революционизира начина, по който екипите управляват проекти и извличат данни, превръщайки го в мощен инструмент в системите за генериране с разширено извличане.
Ето как това приложение за всичко, свързано с работата подобрява RAG чрез своите AI функции и безпроблемна интеграция:
1. Извличане на данни, задвижвано от изкуствен интелект
Времето е ценно и ClickUp го разбира. С ClickUp Connected Search можете бързо да намерите документите, задачите или бележките, от които се нуждаете, в цялото си работно пространство и свързаните приложения.
Но това не е всичко; какво ще стане, ако AI инструмент може да ви помогне да извличате данни от миналото, да генерирате прозрения и да предсказвате резултатите от задачите, за да вземете по-интелигентни решения?
Запознайте се с ClickUp Brain!
AI на ClickUp използва машинно обучение и усъвършенствани езикови модели за анализ на вътрешни и външни данни и задачи, което му позволява да генерира полезна информация в реално време.
2. Интеграция с външни приложения
ClickUp надхвърля границите на своята платформа, като се интегрира с други популярни приложения, предоставяйки ви безпроблемен достъп до вашите важни документи и код в рамките на ClickUp.
Представете си следното: работите по проект и трябва да изтеглите файл от Google Drive или да прегледате фрагмент от код от GitHub. С интеграцията на ClickUp не е необходимо да превключвате между раздели или да преминавате между различни платформи.
Просто търсете и извличайте всичко от едно централно място. Това унифицирано търсене помага на екипите да останат организирани, без да губят време в преминаване между различни приложения.
📮ClickUp Insight: 83% от работниците в областта на знанието разчитат предимно на електронна поща и чат за комуникация в екипа. Въпреки това, почти 60% от работния им ден се губи в превключване между тези инструменти и търсене на информация. С приложение за всичко в работата като ClickUp, управлението на проекти, съобщенията, имейлите и чатовете ви се събират на едно място! Време е да централизирате и да се заредите с енергия!
3. Повишена производителност на работното място
AI на ClickUp (ClickUp Brain) е вашият интелигентен асистент за повишаване на производителността на работното място. Той опростява сложните работни процеси и автоматизира повтарящите се задачи, освобождавайки ви да се съсредоточите върху работата с голямо въздействие.
Чрез оптимизиране на процесите ClickUp Brain ви помага да работите по-умно, да подобрите ефективността си и да постигнете по-добри резултати по проектите.
4. Отговори в реално време и генериране на съдържание
Една от отличителните характеристики на AI на ClickUp е способността му да отговаря в реално време на въпроси, свързани със задачи или подробности по проекти. С само няколко кликвания можете да генерирате съдържание или да получите информация директно от работната среда. Тази функция подобрява сътрудничеството и намалява времето, прекарано в търсене на информация.
5. Интелигентна поддръжка на клиенти
Кажете сбогом на общите отговори на чатботовете. Системите за обслужване на клиенти, задвижвани от извличане, подсилено с генериране, имат достъп до данни в реално време, предоставяйки точни, контекстуално релевантни отговори, съобразени с нуждите на всеки клиент.
Хенри е AI ClickUp Assistant, който помага на потенциалните и настоящите потребители на ClickUp да решават своите проблеми, като им предоставя повече информация за многобройните функции и възможности на ClickUp за повишаване на производителността.
Ние използваме ClickUp за управление на всички наши проекти и задачи, както и като база от знания. Той се използва и за мониторинг и актуализиране на нашата OKR рамка и за няколко други приложения, включително диаграми на потоци, формуляри за заявки за отпуск и работни процеси. Страхотно е, че всичко това може да се обслужва в рамките на един продукт, тъй като нещата могат много лесно да се свързват помежду си.
Ние използваме ClickUp за управление на всички наши проекти и задачи, както и като база от знания. Той се използва и за мониторинг и актуализиране на нашата OKR рамка и за няколко други приложения, включително диаграми на потоци, формуляри за заявки за отпуск и работни процеси. Страхотно е, че всичко това може да се обслужва в рамките на един продукт, тъй като нещата могат много лесно да се свързват помежду си.
👀 Знаете ли, че... Бизнесът може да спести около 30% от разходите за обслужване на клиенти чрез използването на чатботове, тъй като те ефективно обработват рутинни запитвания. Те могат да намалят нуждата от човешки ресурси за основни задачи и да осигурят 24/7 поддръжка без допълнителни разходи за труд.
ClickUp AI: Единственият AI за всички ваши нужди
Силата на извличането, подсилено от генериране (RAG), се крие в способността му да предоставя правилната информация в точното време. Когато се прилага правилно, AI може да подобри различни бизнес функции.
С ClickUp Brain можете да отключите пълния потенциал на генерирането, подсилено с извличане на данни, като автоматизирате вземането на решения, идентифицирате пречките и използвате практическите познания от данни в реално време, подсилени с функции като свързана AI.
Разгледайте разширените функционалности на ClickUp AI за ефективно управление на бизнес операциите, проектите и документите и подобряване на AI и ML работните процеси с външни знания.
Искате да научите повече за ClickUp AI?
Регистрирайте се за безплатен акаунт в ClickUp и започнете още днес!