Wyobraź sobie, że każda interakcja ze sztuczną inteligencją (AI) przypomina rozmowę z ekspertem - wnikliwą, precyzyjną i na temat. To złoty standard, do którego dążą firmy w GenAI.
Ale oto trudna rzeczywistość: tradycyjne modele AI często nie spełniają oczekiwań, opierając się na statycznych danych szkoleniowych, które szybko stają się nieaktualne. Gdy świat porusza się szybko, AI nie może pozwolić sobie na opóźnienia.
Oto retrieval-augmented generation (RAG), kluczowy przełom w AI. RAG wykorzystuje dynamiczne dane z wewnętrznych baz wiedzy lub zaufanych źródeł, dostarczając pomocnych i dokładnych odpowiedzi.
Czy wzbudziło to już Twoją ciekawość? W tym artykule omówiono RAG, jego rzeczywiste przypadki użycia i sposób jego wdrożenia w celu uzyskania inteligentniejszych modeli AI.
60-sekundowe podsumowanie
- Generatywna sztuczna inteligencja jest potężna, ale czasami może dawać niedokładne wyniki, szczególnie w krytycznych obszarach
- Retrieval-augmented generation (RAG) rozwiązuje ten problem, łącząc duże modele językowe z zewnętrznymi źródłami danych w celu poprawy dokładności
- Modele RAG pobierają odpowiednie dane ze źródeł zewnętrznych, integrują je z istniejącą wiedzą i generują odpowiedzi, które są precyzyjne i kontekstowo istotne
- Jego zalety obejmują ograniczenie halucynacji, aktualne informacje, opłacalność, dokładność i przejrzystość.
- Przypadki użycia i aplikacje RAG obejmują przetwarzanie języka naturalnego (NLP), chatboty, badania prawne, opiekę zdrowotną i wykrywanie oszustw
- Wyzwania obejmują halucynacje, dokładność wyszukiwania i skalowalność, z ciągłymi ulepszeniami w celu ich rozwiązania
- ClickUp wykorzystuje RAG do wyszukiwania danych opartych na AI, automatyzacji zadań, wglądu w czasie rzeczywistym i integracji z platformami zewnętrznymi
Czym jest RAG
Retrieval-augmented generation (RAG), wprowadzona w 2020 roku przez Meta (dawniej Facebook), to transformacyjna technika AI, która usprawnia generowanie tekstów poprzez łączenie systemów wyszukiwania z dużymi modelami językowymi (LLM).
Zamiast polegać wyłącznie na wstępnie wyszkolonej wiedzy, systemy RAG pobierają istotne informacje z zewnętrznych źródeł danych i integrują je ze swoimi odpowiedziami, w wyniku czego uzyskują bardziej kontekstowe informacje.
To tak, jakby dać AI dostęp do stale powiększającej się biblioteki aktualnej wiedzy, umożliwiając jej pobieranie świeżych informacji w razie potrzeby. W nowoczesnych systemach obliczeniowych RAG ma kluczowe znaczenie, ponieważ pomaga systemom AI zachować aktualność bez konieczności ciągłego ponownego szkolenia. To znaczący krok w kierunku AI, która potrafi myśleć i dostosowywać się jak ludzie!
🧠 Fun Fact: AI było współautorem powieści science-fiction1 the Road, w której wygenerowało tekst w stylu znanych autorów. Chociaż AI nie "czuje" kreatywności, może zaskoczyć ludzkich współpracowników nieoczekiwanymi zwrotami akcji, łącząc ludzką wyobraźnię i uczenie maszynowe (ML).
Jak działa Retrieval-Augmented Generation?
Przyjrzyjmy się, w jaki sposób systemy RAG łączą wyszukiwanie informacji i przetwarzanie języka naturalnego, aby dostarczać kontekstowo trafne odpowiedzi.
RAG łączy w sobie dwa kluczowe procesy:
- Generowanie języka naturalnego: W ten sposób maszyna tworzy tekst podobny do ludzkiego na podstawie danych wejściowych. Na przykład, jeśli zadasz pytanie, model językowy wygeneruje odpowiednią odpowiedź
- Pobieranie informacji : Zamiast polegać wyłącznie na pamięci, AI pobiera dane zewnętrzne z sieci lub dużych baz danych, aby poprawić swoją reakcję
Teraz pewnie zastanawiasz się, "W jaki sposób AI znajduje właściwe informacje? "
W tym miejscu wkraczają wektorowe bazy danych i wyszukiwarki. Wyobraź sobie, że masz tysiące dokumentów, książek lub artykułów przechowywanych w bibliotece cyfrowej. AI nie wyszukuje dokładnych słów.
Zamiast tego przekształca zarówno pytanie, jak i dokumenty w wektory - numeryczne reprezentacje znaczenia i kontekstu. Następnie wyszukiwarka znajduje wektory, które są najbardziej zbliżone znaczeniowo do zapytania.
Gdy system pobierze odpowiednie informacje, duże modele językowe (LLM), takie jak GPT, łączą świeże dane z istniejącą wiedzą, zapewniając dokładniejsze i bardziej wszechstronne odpowiedzi.
czy wiesz, że? 72% firm na całym świecie wdrożyło systemy oparte na AI w celu zwiększenia zaangażowania klientów i usprawnienia operacji.
Korzyści z używania RAG
Retrieval-augmented generation oferuje kilka kluczowych korzyści, które znacznie zwiększają wydajność i niezawodność modeli AI. Oto niektóre z nich:
- Zmniejszona liczba halucynacji: Minimalizuje ryzyko halucynacji generowanych przez AI (instancje nieprawidłowych lub sfabrykowanych odpowiedzi) poprzez wykorzystanie danych zewnętrznych do weryfikacji odpowiedzi
- Dostęp do aktualnych informacji: Umożliwia modelom dostęp do najbardziej aktualnych informacji, przezwyciężając limity statycznych zestawów danych szkoleniowych. Zapewnia dokładne odpowiedzi w oparciu o najnowsze dane rynkowe, trendy lub wydarzenia w czasie rzeczywistym
- Skalowalność i opłacalność: Integruje nowe informacje z zewnętrznych źródeł danych lub baz wiedzy bez ponoszenia kosztów zakończonej aktualizacji modelu
- Zwiększona przejrzystość: Obejmuje cytaty źródłowe, zwiększając przejrzystość i zaufanie, umożliwiając użytkownikom weryfikację wiarygodności informacji
🧠 Ciekawostka: W mitologii greckiej Hefajstos, bóg rzemiosła, jest przedstawiany jako pionier sztucznej inteligencji, tworzący automaty, które pełniły funkcję inteligentnych asystentów podobnych do ludzi. Te dane powstania odzwierciedlają starożytne pragnienie ludzkości, aby obdarzyć maszyny zdolnościami podobnymi do ludzkich.
Zastosowania i przypadki użycia RAG
RAG nie jest tylko teoretyczną koncepcją - już teraz robi furorę w różnych branżach. Przyjrzyjmy się niektórym rzeczywistym aplikacjom i przypadkom użycia RAG:
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i automatyczne podsumowanie
RAG wyróżnia się w zadaniach wymagających szczegółowego zrozumienia i precyzyjnego wydobywania informacji. Pobierając odpowiednie dokumenty, RAG może generować podsumowania, które są nie tylko zwięzłe, ale także bardzo dokładne. Jest to szczególnie cenne dla:
- Analiza dokumentów prawnych: Podsumowywanie długich tekstów prawnych z zachowaniem kluczowych szczegółów
- Streszczanie artykułów naukowych: Kondensacja złożonych artykułów naukowych w strawne streszczenia dla naukowców i studentów
- Streszczanie artykułów prasowych: Dostarczanie zwięzłych przeglądów najświeższych wydarzeń, dzięki czemu czytelnicy szybko otrzymują najważniejsze informacje
- Wyszukiwanie informacji medycznych: Systemy oparte na RAG mogą pomóc specjalistom medycznym w dostępie i podsumowaniu najnowszych badań, wytycznych klinicznych i dokumentacji pacjenta, poprawiając opiekę nad pacjentem
Chatboty i wirtualni asystenci
RAG znacząco zwiększa możliwości chatbotów i wirtualnych asystentów, umożliwiając im udzielanie dokładniejszych i bardziej kontekstowych odpowiedzi. Kluczowe zastosowania obejmują:
- Obsługa klienta: Odpowiadanie na złożone zapytania klientów poprzez pobieranie informacji z baz wiedzy, często zadawanych pytań i instrukcji obsługi produktów
- Spersonalizowane rekomendacje: Dostarczanie dostosowanych rekomendacji w oparciu o preferencje użytkownika i dane historyczne pobrane z profili użytkowników i katalogów produktów. W handlu elektronicznym RAG może zasilać zaawansowane systemy wyszukiwania i rekomendacji produktów, zapewniając dostawcom bardziej trafne i spersonalizowane doświadczenia zakupowe
- Interaktywne uczenie się: Tworzenie edukacyjnych chatbotów, które mogą odpowiadać na pytania uczniów, pobierając odpowiednie materiały z podręczników i zasobów internetowych. RAG może być stosowany w narzędziach edukacyjnych do wyszukiwania odpowiednich materiałów edukacyjnych i zapewniania spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych w oparciu o unikalne potrzeby ucznia
Integracja z bibliotekami cyfrowymi i procesami Business
Zdolność RAG do wypełnienia luki między wyszukiwaniem informacji a generowaniem zawartości sprawia, że jest on nieoceniony w zarządzaniu i wykorzystywaniu dużych repozytoriów danych. Przykłady obejmują:
- Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie: Umożliwienie pracownikom szybkiego znajdowania i wykorzystywania istotnych informacji z wewnętrznych dokumentów, baz danych i wiki
- Wyszukiwanie w bibliotekach cyfrowych: Usprawnienie funkcji wyszukiwania w bibliotekach cyfrowych poprzez dostarczenie nie tylko wyników wyszukiwania, ale także wygenerowanych podsumowań i odpowiedzi na podstawie pobranych dokumentów
- Automatyzacja generowania raportów: Generowanie kompleksowych raportów poprzez pobieranie i syntezę danych z różnych źródeł, usprawniając cykl pracy w biznesie
- Analiza finansowa: Analizowanie rozszerzonych raportów finansowych i artykułów informacyjnych w celu dostarczenia podsumowań i spostrzeżeń
- Badania prawne: Prawnicy mogą korzystać z RAG, aby szybko znaleźć odpowiednie orzecznictwo i ustawy, oszczędzając czas i poprawiając dokładność badań prawnych
- Tworzenie treści: RAG może pomóc pisarzom w generowaniu wysokiej jakości zawartości poprzez pobieranie i syntetyzowanie informacji z różnych źródeł
- Generowanie kodu: RAG może być używany do pobierania przykładów kodu i dokumentacji, a następnie generowania nowego kodu na podstawie pobranych informacji
- Wykrywanie nadużyć: Systemy RAG mogą krzyżowo sprawdzać dane transakcji z zewnętrznymi wzorcami nadużyć lub raportowaniem wiadomości w finansach, dostarczając w czasie rzeczywistym dokładne wyszukiwanie istotnych informacji w celu lepszego wykrywania nadużyć
💡Pro Tip: Zintegruj system RAG z dynamiczną bazą wiedzy, aby dostarczać w czasie rzeczywistym odpowiednią zawartość, taką jak podręczniki i artykuły naukowe. Takie podejście zwiększa dokładność i głębię odpowiedzi, poprawiając wyniki nauki studentów.
Rzeczywiste przykłady firm wykorzystujących technologię RAG
Kilku gigantów technologicznych i dostawców usług zintegrowało już RAG ze swoimi platformami, aby zwiększyć wydajność:
- Google: Google opracowało Vertex AI Search, aby pomóc w tworzeniu rozwiązań wyszukiwania z wynikami jakości Google dostosowanymi do danych biznesowych
- Amazon: Alexa wykorzystuje RAG do pobierania danych o produktach w czasie rzeczywistym, dostarczając spersonalizowane odpowiedzi głosowe
- Spotify: Spotify wykorzystuje RAG do generowania niestandardowych list odtwarzania na podstawie historii słuchania użytkownika
- Meta: RAG pomaga ulepszyć spersonalizowaną zawartość i rekomendacje, pobierając dane zewnętrzne z interakcji użytkowników lub źródeł zewnętrznych
Wykorzystanie RAG: wyzwania i rozważania
Chociaż RAG oferuje znaczące korzyści, wiąże się również z wyzwaniami, w tym:
1. Halucynacje w AI
Halucynacje AI występują, gdy model generuje wiarygodne, ale błędne informacje. W systemach RAG niska jakość danych lub błędna interpretacja pobranych danych może prowadzić do mylących odpowiedzi.
Strategie łagodzenia skutków:
- Ulepszenie mechanizmu wyszukiwania w celu nadania priorytetu godnym zaufania zewnętrznym źródłom danych
- Wdrożenie mechanizmów weryfikacji faktów w procesie generowania danych
- Udoskonalenie potoków walidacji danych w celu zapewnienia wiarygodności pobieranych informacji
2. Dokładność wyszukiwania
Jakość wygenerowanego tekstu zależy w dużej mierze od dokładności pobranych informacji. Odpowiedzi mogą być mylące lub niekompletne, jeśli system pobiera nieistotne dokumenty lub nieaktualne dane.
Strategie łagodzenia skutków:
- Korzystaj z wyszukiwania semantycznego i wektorowych baz danych, aby poprawić trafność pobieranych dokumentów
- Dostosuj systemy wyszukiwania, aby poprawić kontekstowe zrozumienie zapytania użytkownika
- Stale aktualizuj bazę wiedzy, aby zapewnić dostęp do aktualnych informacji
3. Skalowalność i buforowanie
Efektywna obsługa dużych zbiorów danych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania wydajności. Wraz ze wzrostem ilości danych, czas ich wyszukiwania może się wydłużyć, czego wynikiem jest wolniejszy czas reakcji.
Strategie łagodzenia skutków:
- Zoptymalizuj indeksowanie danych i wykorzystaj wektorowe bazy danych do efektywnego wyszukiwania odpowiednich dokumentów
- Wykorzystanie mechanizmów buforowania do przechowywania często używanych danych zewnętrznych
- Skalowanie systemów za pomocą infrastruktury w chmurze w celu obsługi żądań o dużym zapotrzebowaniu bez spadku wydajności
💡Pro Tip: Zwiększ swoje umiejętności dzięki kursowi inżynierii podpowiedzi zaprojektowanemu dla systemów RAG. Twórz skuteczne zapytania, które usprawniają mechanizmy wyszukiwania i możliwości generowania, w wyniku czego wyniki AI są bardziej dokładne, trafne i wydajne.
ClickUp i RAG
ClickUp zrewolucjonizował sposób, w jaki Teams zarządzają projektami i pobierają dane, czyniąc z niego potężne narzędzie w systemach generowania rozszerzonego wyszukiwania.
Oto, w jaki sposób ta wszystko aplikacja do pracy ulepsza RAG dzięki funkcjom AI i płynnej integracji:
1. Pozyskiwanie danych z wykorzystaniem AI
Czas jest cenny, a ClickUp to rozumie. Dzięki ClickUp Connected Search możesz szybko znaleźć potrzebne dokumenty, zadania lub notatki w całym obszarze roboczym i połączonych aplikacjach.
Ale to nie wszystko; co by było, gdyby narzędzie AI mogło pomóc w wyszukiwaniu danych z przeszłości, generowaniu spostrzeżeń i przewidywaniu wyników zadań w celu podejmowania mądrzejszych decyzji?
Spotkanie z ClickUp Brain!
ClickUp AI wykorzystuje uczenie maszynowe i zaawansowane modele językowe do analizy wewnętrznych i zewnętrznych danych i zadań, umożliwiając generowanie w czasie rzeczywistym przydatnych informacji.
2. Integracja z zewnętrznymi aplikacjami
ClickUp wykracza poza swoją platformę, integrując się z innymi popularnymi aplikacjami - zapewniając płynny dostęp do niezbędnych dokumentów i kodu w ClickUp.
Wyobraź sobie taką sytuację: Pracujesz nad projektem i musisz pobrać plik z Google Drive lub przejrzeć fragment kodu z GitHub. Dzięki integracji ClickUp nie musisz przełączać zakładek ani żonglować między różnymi platformami.
Wystarczy wyszukać i pobrać wszystko z jednej centralnej lokalizacji. To ujednolicone środowisko wyszukiwania pomaga Teams pozostać zorganizowanym bez marnowania czasu na przeskakiwanie między aplikacjami.
📮ClickUp Insight: 83% pracowników wiedzy polega głównie na e-mailu i czacie do komunikacji w zespole. Jednak prawie 60% dnia pracy tracą na przełączanie się między tymi narzędziami i wyszukiwanie informacji. Dzięki aplikacji do wszystkiego w pracy, takiej jak ClickUp, zarządzanie projektami, wiadomości, e-maile i czaty zbiegają się w jednym miejscu! Nadszedł czas na centralizację i dodanie energii!
3. Zwiększona wydajność obszarów roboczych
ClickUp AI (ClickUp Brain) to inteligentny asystent zwiększający wydajność obszaru roboczego. Upraszcza złożone cykle pracy i automatyzuje powtarzalne zadania, pozwalając skupić się na pracy o dużym znaczeniu.
Usprawniając procesy, ClickUp Brain pomaga pracować mądrzej, zwiększać wydajność i osiągać lepsze wyniki projektów.
4. Odpowiedzi i generowanie zawartości w czasie rzeczywistym
Jedną z wyróżniających się funkcji ClickUp AI jest możliwość odpowiadania w czasie rzeczywistym na pytania związane z zadaniami lub szczegółami projektów. Wystarczy kilka kliknięć, aby wygenerować zawartość lub uzyskać wgląd bezpośrednio z obszaru roboczego. Funkcja ta usprawnia współpracę i skraca czas poświęcany na wyszukiwanie informacji.
5. Inteligentna obsługa klienta
Pożegnaj się z ogólnymi odpowiedziami chatbota. Systemy obsługi klienta oparte na generowaniu rozszerzonym o wyszukiwanie mogą uzyskiwać dostęp do danych w czasie rzeczywistym, dostarczając precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi niestandardowych dla potrzeb każdego klienta.
Henry to asystent ClickUp AI, który pomaga potencjalnym i obecnym użytkownikom ClickUp rozwiązywać ich problemy, dając im więcej informacji na temat wielu funkcji i możliwości ClickUp w zakresie wydajności.
Używamy ClickUp do zarządzania projektami i zadaniami, a także jako bazy wiedzy. Został on również przyjęty do monitorowania i aktualizowania naszej struktury OKR oraz kilku innych przypadków użycia, w tym przepływów i formularzy wniosków urlopowych oraz cykli pracy. Wspaniale jest móc obsługiwać to wszystko w ramach jednego produktu, ponieważ rzeczy mogą być bardzo łatwo ze sobą powiązane.
Używamy ClickUp do zarządzania projektami i zadaniami, a także jako bazy wiedzy. Został on również przyjęty do monitorowania i aktualizowania naszej struktury OKR oraz kilku innych przypadków użycia, w tym przepływów i formularzy wniosków urlopowych oraz cykli pracy. Wspaniale jest móc obsługiwać to wszystko w ramach jednego produktu, ponieważ rzeczy mogą być bardzo łatwo ze sobą powiązane.
czy wiesz, że Business może zaoszczędzić około 30% na kosztach obsługi klienta dzięki wykorzystaniu chatbotów, które skutecznie obsługują rutynowe zapytania. Mogą one zmniejszyć zapotrzebowanie na ludzkich agentów przy podstawowych zadaniach i umożliwić wsparcie 24/7 bez dodatkowych kosztów pracy.
Przeczytaj również: Przykłady i przypadki użycia automatyzacji cyklu pracy
ClickUp AI: Jedna sztuczna inteligencja dla wszystkich Twoich potrzeb
Siła generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG) leży w jego zdolności do dostarczania właściwych informacji we właściwym czasie. Po prawidłowym wdrożeniu AI może usprawnić różne funkcje biznesowe.
Dzięki ClickUp Brain możesz odblokować pełny potencjał generowania danych poprzez automatyzację procesu decyzyjnego, identyfikację wąskich gardeł i wykorzystanie praktycznych spostrzeżeń z danych w czasie rzeczywistym zasilanych funkcjami takimi jak połączona AI.
Poznaj zaawansowane funkcje ClickUp AI, aby efektywnie zarządzać operacjami biznesowymi, projektami i dokumentami oraz ulepszać przepływy pracy AI i ML dzięki wiedzy z zewnątrz.
Chcesz dowiedzieć się więcej o ClickUp AI?
Załóż darmowe konto ClickUp i rozpocznij pracę już dziś!