Představte si, že každá interakce s umělou inteligencí (AI) by byla jako rozhovor s odborníkem – zasvěcená, přesná a k věci. To je zlatý standard, o který se podniky v oblasti GenAI snaží.
Ale tady je krutá realita: tradiční modely AI často selhávají, protože se spoléhají na statická trénovací data, která rychle zastarávají. Když se svět rychle mění, vaše AI si nemůže dovolit zaostávat.
Seznamte se s retrieval-augmented generation (RAG), zásadním průlomem v oblasti AI. RAG čerpá z dynamických dat z interních znalostních bází nebo důvěryhodných zdrojů a poskytuje užitečné a fakticky přesné odpovědi.
Zaujalo vás to? Tento článek podrobně popisuje RAG, jeho praktické použití a způsob implementace pro chytřejší modely AI.
⏰ 60sekundové shrnutí
- Generativní AI je výkonná, ale někdy může produkovat nepřesné výsledky, zejména v kritických oblastech.
- Retrieval-augmented generation (RAG) řeší tento problém kombinací velkých jazykových modelů s externími zdroji dat za účelem zvýšení přesnosti.
- Modely RAG získávají relevantní data z externích zdrojů, integrují je do stávajících znalostí a generují přesné a kontextově relevantní odpovědi.
- Mezi jeho výhody patří snížení halucinací, aktuální informace, nákladová efektivita, přesnost a transparentnost.
- Případy použití a aplikace RAG zahrnují zpracování přirozeného jazyka (NLP), chatboty, právní výzkum, zdravotní péči a odhalování podvodů.
- Mezi výzvy patří halucinace, přesnost vyhledávání a škálovatelnost, které se průběžně zlepšují, aby bylo možné je řešit.
- ClickUp využívá RAG pro vyhledávání dat pomocí umělé inteligence, automatizaci úkolů, získávání informací v reálném čase a integraci s externími platformami.
Co je RAG
Retrieval-augmented generation (RAG), představená v roce 2020 společností Meta (dříve Facebook), je transformativní technika AI, která vylepšuje generování textu kombinací vyhledávacích systémů s velkými jazykovými modely (LLM).
Místo toho, aby se spoléhaly výhradně na předem naučené znalosti, systémy RAG získávají relevantní informace z externích datových zdrojů a integrují je do svých odpovědí, což vede k informacím, které jsou kontextově relevantnější.
Je to jako poskytnout AI přístup k neustále se rozšiřující knihovně aktuálních znalostí, která jí umožňuje čerpat nové informace podle potřeby. V moderním výpočetním prostředí je RAG klíčový, protože pomáhá systémům AI zůstat aktuální, aniž by bylo nutné je neustále přeučovat. Je to významný krok směrem k AI, která dokáže myslet a přizpůsobovat se jako lidé!
🧠 Zajímavost: AI se podílela na napsání sci-fi románu1 the Road, kde generovala text ve stylu slavných autorů. AI sice „necítí“ kreativitu, ale může překvapit lidské spolupracovníky nečekanými zvraty, které kombinují lidskou představivost a strojové učení (ML).
Jak funguje generování s rozšířeným vyhledáváním
Podívejme se, jak systémy RAG kombinují vyhledávání informací a zpracování přirozeného jazyka, aby poskytovaly kontextově relevantní odpovědi.
V jádru kombinuje RAG dva klíčové procesy:
- Generování přirozeného jazyka: Takto stroj vytváří text podobný lidskému na základě vstupních údajů. Pokud například položíte otázku, jazykový model vygeneruje relevantní odpověď.
- Vyhledávání informací : Namísto spoléhání se výhradně na paměť AI načítá externí data z webu nebo velkých databází, aby zlepšila své reakce.
Nyní se asi ptáte: „Jak AI najde správné informace?“
Zde přicházejí na řadu vektorové databáze a vyhledávače. Představte si, že máte tisíce dokumentů, knih nebo článků uložených v digitální knihovně. AI nehledá přesná slova.
Místo toho transformuje jak vaši otázku, tak dokumenty na vektory – číselné reprezentace významu a kontextu. Vyhledávač pak najde vektory, které jsou významově nejblíže vašemu dotazu.
Jakmile systém vyhledá relevantní informace, velké jazykové modely (LLM) jako GPT kombinují nové údaje se svými stávajícími znalostmi a poskytují tak přesnější a komplexnější odpovědi.
👀 Věděli jste, že... 72 % podniků po celém světě zavedlo systémy založené na AI, aby zlepšily zapojení zákazníků a zefektivnily provoz.
Výhody používání RAG
Generování s rozšířeným vyhledáváním nabízí několik klíčových výhod, které výrazně zvyšují výkon a spolehlivost modelů AI. Zde je několik z nich:
- Snížení halucinací: Minimalizuje riziko halucinací generovaných AI (případy nesprávných nebo smyšlených odpovědí) pomocí externích dat k ověření odpovědí.
- Přístup k aktuálním informacím: Umožňuje modelům přístup k nejaktuálnějším informacím a překonává tak omezení statických trénovacích datových sad. Zajišťuje přesné odpovědi na základě nejnovějších tržních dat, trendů nebo událostí v reálném čase.
- Škálovatelnost a nákladová efektivita: Integruje nové informace prostřednictvím externích datových zdrojů nebo znalostních bází, aniž by vznikly náklady na kompletní aktualizaci modelu.
- Zvýšená transparentnost: Zahrnuje citace zdrojů, což zvyšuje transparentnost a důvěru tím, že umožňuje uživatelům ověřit důvěryhodnost informací.
🧠 Zajímavost: V řecké mytologii je Héfaistos, bůh řemesel, zobrazován jako průkopník umělé inteligence, který vytvářel automaty, které fungovaly jako inteligentní asistenti podobní lidem. Tyto výtvory odrážejí prastarou touhu lidstva vybavit stroje schopnostmi podobnými lidským.
Aplikace a příklady použití RAG
RAG není jen teoretický koncept – již nyní způsobuje rozruch v různých odvětvích. Pojďme se podívat na některé reálné aplikace a příklady použití RAG:
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a automatické shrnování
RAG vyniká v úkolech vyžadujících nuancované porozumění a přesné získávání informací. Na základě vyhledání relevantních dokumentů může RAG generovat souhrny, které jsou nejen stručné, ale také vysoce přesné. Je obzvláště cenný pro:
- Analýza právních dokumentů: Shrnutí dlouhých právních textů při zachování důležitých detailů
- Shrnutí výzkumných prací: Zkrácení složitých akademických prací do srozumitelných shrnutí pro výzkumné pracovníky a studenty.
- Shrnutí novinových článků: Poskytuje stručný přehled nejnovějších událostí a zajišťuje, že čtenáři rychle získají podstatné informace.
- Vyhledávání lékařských informací: Systémy založené na RAG mohou pomáhat lékařským odborníkům při přístupu k nejnovějším výzkumům, klinickým pokynům a záznamům o pacientech a jejich shrnování, čímž zlepšují péči o pacienty.
Chatboty a virtuální asistenti
RAG výrazně rozšiřuje možnosti chatbotů a virtuálních asistentů a umožňuje jim poskytovat přesnější a kontextově relevantní odpovědi. Mezi klíčové aplikace patří:
- Zákaznická podpora: Odpovídání na složité dotazy zákazníků pomocí vyhledávání informací v znalostních bázích, FAQ a produktových manuálech.
- Personalizovaná doporučení: Poskytování doporučení na míru na základě preferencí uživatelů a historických dat získaných z uživatelských profilů a produktových katalogů. V elektronickém obchodování může RAG pohánět pokročilé systémy vyhledávání produktů a doporučení, které zákazníkům poskytují relevantnější a personalizovanější nákupní zážitky.
- Interaktivní učení: Vytváření vzdělávacích chatbotů, které mohou odpovídat na otázky studentů tím, že vyhledávají relevantní materiály z učebnic a online zdrojů. RAG lze použít ve vzdělávacích nástrojích k vyhledávání relevantních vzdělávacích materiálů a poskytování personalizovaných vzdělávacích zkušeností na základě jedinečných potřeb studenta.
Integrace s digitálními knihovnami a obchodními procesy
Schopnost RAG překlenout propast mezi vyhledáváním informací a generováním obsahu z něj činí neocenitelný nástroj pro správu a využívání velkých datových úložišť. Příklady zahrnují:
- Řízení znalostí v podniku: Umožňuje zaměstnancům rychle vyhledávat a využívat relevantní informace z interních dokumentů, databází a wiki.
- Vyhledávání v digitální knihovně: Vylepšení vyhledávací funkce v digitálních knihovnách tím, že se poskytují nejen výsledky vyhledávání, ale také generované souhrny a odpovědi na základě vyhledaných dokumentů.
- Automatizované generování reportů: Generování komplexních reportů na základě získávání a syntetizování dat z různých zdrojů, zefektivnění pracovních postupů v podniku.
- Finanční analýza: Analýza rozsáhlých finančních zpráv a novinových článků za účelem poskytnutí souhrnů a postřehů.
- Právní výzkum: Právníci mohou pomocí RAG rychle najít relevantní judikaturu a zákony, což šetří čas a zvyšuje přesnost právního výzkumu.
- Tvorba obsahu: RAG může pomoci autorům při vytváření vysoce kvalitního obsahu tím, že vyhledává a syntetizuje informace z různých zdrojů.
- Generování kódu: RAG lze použít k vyhledávání příkladů kódu a dokumentace a následnému generování nového kódu na základě vyhledaných informací.
- Detekce podvodů: Systémy RAG mohou porovnávat transakční data s externími vzory podvodů nebo zprávami z oblasti financí a poskytovat tak v reálném čase přesné vyhledávání relevantních informací pro lepší detekci podvodů.
💡Tip pro profesionály: Integrujte systém RAG s dynamickou znalostní bází, abyste mohli poskytovat relevantní obsah v reálném čase, jako jsou učebnice a výzkumné práce. Tento přístup zvyšuje přesnost a hloubku odpovědí, čímž zlepšuje výsledky studentů ve výuce.
Příklady z praxe společností využívajících technologii RAG
Několik technologických gigantů a poskytovatelů služeb již integrovalo RAG do svých platforem, aby zvýšili jejich výkon:
- Google: Společnost Google vyvinula Vertex AI Search, aby pomohla vytvářet vyhledávací řešení s výsledky v kvalitě Google přizpůsobenými obchodním datům.
- Amazon: Alexa používá RAG k získávání produktových dat v reálném čase a poskytování personalizovaných hlasových odpovědí.
- Spotify: Spotify využívá RAG k vytváření přizpůsobených seznamů skladeb na základě historie poslechu uživatele.
- Meta: RAG pomáhá vylepšovat personalizovaný obsah a doporučení tím, že čerpá externí data z interakcí uživatelů nebo externích zdrojů.
Využití RAG: výzvy a úvahy
Ačkoli RAG nabízí významné výhody, přináší také řadu výzev, mezi které patří:
1. Halucinace v AI
K halucinacím AI dochází, když model generuje věrohodné, ale fakticky nesprávné informace. V systémech RAG může špatná kvalita dat nebo nesprávná interpretace načtených dat vést k zavádějícím odpovědím.
Strategie zmírňování:
- Vylepšete mechanismus vyhledávání a upřednostněte důvěryhodné externí zdroje dat.
- Implementujte mechanismy ověřování faktů do procesu generování.
- Vylepšete procesy ověřování dat, abyste zajistili spolehlivost získaných informací.
2. Přesnost při vyhledávání
Kvalita generovaného textu závisí do značné míry na přesnosti načtených informací. Odpovědi mohou být matoucí nebo neúplné, pokud systém načte irelevantní dokumenty nebo zastaralá data.
Strategie zmírňování:
- Využijte sémantické vyhledávání a vektorové databáze ke zlepšení relevance vyhledaných dokumentů.
- Vyladěním systémů vyhledávání můžete zlepšit kontextové porozumění dotazu uživatele.
- Průběžně aktualizujte znalostní bázi, abyste měli přístup k nejnovějším informacím.
3. Škálovatelnost a ukládání do mezipaměti
Efektivní zpracování velkých datových sad je zásadní pro udržení výkonu. S rostoucím objemem dat se může prodloužit doba vyhledávání, což vede ke zpomalení odezvy.
Strategie zmírňování:
- Optimalizujte indexování dat a využijte vektorové databáze k efektivnímu vyhledávání relevantních dokumentů.
- Používejte mechanismy ukládání do mezipaměti k ukládání často používaných externích dat.
- Škálujte systémy pomocí cloudové infrastruktury, abyste mohli zpracovávat požadavky s vysokými nároky bez snížení výkonu.
💡Tip pro profesionály: Rozšiřte své dovednosti kurzem prompt engineeringu určeným pro systémy RAG. Vytvářejte efektivní dotazy, které vylepšují mechanismy vyhledávání a generování, což vede k přesnějším, relevantnějším a efektivnějším výstupům AI.
ClickUp a RAG
ClickUp revolučním způsobem změnil způsob, jakým týmy spravují projekty a vyhledávají data, a stal se tak výkonným nástrojem v systémech generování rozšířeného vyhledávání.
Zde je návod, jak tato aplikace pro práci vylepšuje RAG prostřednictvím svých funkcí AI a hladké integrace:
1. Vyhledávání dat pomocí umělé inteligence
Čas je drahocenný a ClickUp to chápe. S funkcí ClickUp Connected Search můžete rychle najít dokumenty, úkoly nebo poznámky, které potřebujete, v celém svém pracovním prostoru a připojených aplikacích.
Ale to není vše. Co kdyby vám nástroj AI pomohl získat data z minulosti, generovat poznatky a předpovídat výsledky úkolů, aby vám pomohl činit chytřejší rozhodnutí?
Seznamte se s ClickUp Brain!
AI ClickUp využívá strojové učení a pokročilé jazykové modely k analýze interních a externích dat a úkolů, což mu umožňuje generovat v reálném čase praktické poznatky.
2. Integrace s externími aplikacemi
ClickUp přesahuje rámec své platformy díky integraci s dalšími oblíbenými aplikacemi, což vám umožňuje plynulý přístup k vašim důležitým dokumentům a kódu v rámci ClickUp.
Představte si následující situaci: Pracujete na projektu a potřebujete načíst soubor z Google Drive nebo zkontrolovat úryvek kódu z GitHub. Díky integraci ClickUp nemusíte přepínat mezi záložkami ani přecházet mezi různými platformami.
Stačí vyhledat a načíst vše z jednoho centrálního místa. Toto jednotné vyhledávání pomáhá týmům zůstat organizované, aniž by ztrácely čas přeskakováním mezi aplikacemi.
📮ClickUp Insight: 83 % znalostních pracovníků se při týmové komunikaci spoléhá především na e-mail a chat. Téměř 60 % jejich pracovního dne však ztrácejí přepínáním mezi těmito nástroji a hledáním informací. S aplikací pro práci, jako je ClickUp, se vaše projektové řízení, zasílání zpráv, e-maily a chaty sjednotí na jednom místě! Je čas na centralizaci a zvýšení energie!
3. Vyšší produktivita pracovního prostoru
AI ClickUp (ClickUp Brain) je váš chytrý asistent pro zvýšení produktivity pracovního prostoru. Zjednodušuje složité pracovní postupy a automatizuje opakující se úkoly, takže se můžete soustředit na práci s vysokým dopadem.
Díky zefektivnění procesů vám ClickUp Brain pomáhá pracovat chytřeji, zlepšit efektivitu a dosáhnout lepších výsledků projektů.
4. Odpovědi v reálném čase a generování obsahu
Jednou z vynikajících funkcí AI ClickUp je schopnost odpovídat v reálném čase na otázky týkající se úkolů nebo podrobností projektu. Pouhými několika kliknutími můžete generovat obsah nebo získávat informace přímo z pracovního prostoru. Tato funkce zlepšuje spolupráci a snižuje čas strávený hledáním informací.
5. Inteligentní zákaznická podpora
Rozlučte se s obecnými odpověďmi chatbotů. Systémy zákaznické podpory založené na technologii retrieval-augmented generation mají přístup k datům v reálném čase a poskytují přesné, kontextově relevantní odpovědi přizpůsobené potřebám každého zákazníka.
Henry je AI ClickUp Assistant, který pomáhá potenciálním a stávajícím uživatelům ClickUp řešit jejich problémy tím, že jim poskytuje více informací o mnoha funkcích a schopnostech ClickUp pro zvýšení produktivity.
ClickUp používáme pro správu všech našich projektů a úkolů, ale také jako znalostní bázi. Využíváme jej také pro monitorování a aktualizaci našeho rámce OKR a v několika dalších případech, včetně vývojových diagramů, formulářů žádostí o dovolenou a pracovních postupů. Je skvělé, že všechny tyto funkce můžeme využívat v rámci jednoho produktu, protože se dají velmi snadno propojit.
ClickUp používáme pro správu všech našich projektů a úkolů, ale také jako znalostní databázi. Využíváme jej také pro monitorování a aktualizaci našeho rámce OKR a v několika dalších případech, včetně vývojových diagramů, formulářů žádostí o dovolenou a pracovních postupů. Je skvělé, že všechny tyto funkce můžeme využívat v rámci jednoho produktu, protože se dají velmi snadno propojit.
👀 Věděli jste? Podniky mohou pomocí chatbotů ušetřit přibližně 30 % nákladů na zákaznickou podporu, protože chatboty efektivně zpracovávají rutinní dotazy. Mohou snížit potřebu lidských agentů pro základní úkoly a umožnit nepřetržitou podporu bez dalších nákladů na pracovní sílu.
Přečtěte si také: Příklady automatizace pracovních postupů a příklady použití
ClickUp AI: Jediná AI pro všechny vaše potřeby
Síla technologie RAG (retrieval-augmented generation) spočívá v její schopnosti poskytovat správné informace ve správný čas. Při správné implementaci může AI vylepšit různé obchodní funkce.
S ClickUp Brain můžete plně využít potenciál generování rozšířeného vyhledávání automatizací rozhodování, identifikací úzkých míst a využitím praktických poznatků z dat v reálném čase, které jsou podporovány funkcemi, jako je propojená AI.
Prozkoumejte pokročilé funkce ClickUp AI pro efektivní správu obchodních operací, projektů a dokumentů a vylepšete pracovní postupy AI a ML pomocí externích znalostí.
Chcete se dozvědět více o ClickUp AI?
Zaregistrujte se a získejte bezplatný účet ClickUp a začněte ještě dnes!