RAG
AI s prístupom k dátam
RAG (Retrieval-Augmented Generation) je prístup, pri ktorom jazykový model pred odpoveďou najprv vyhľadá relevantné informácie vo vašich vlastných dátach a až potom z nich zostaví odpoveď. Vďaka tomu odpovedá podľa konkrétnych a aktuálnych podkladov, a nie len zo všeobecných znalostí samotného modelu.
Ako RAG funguje
Samotný jazykový model pozná len to, na čom bol trénovaný. Nevie o vašich interných dokumentoch ani o najnovších zmenách, a keď informáciu nemá, môže si ju vymyslieť. RAG tento problém rieši tým, že medzi otázku a model vloží krok vyhľadávania.
Keď príde otázka, systém najprv prehľadá vašu vedomostnú databázu, napríklad dokumenty, manuály alebo často kladené otázky, a vyberie najrelevantnejšie pasáže. Tie potom pridá k otázke a model z nich zostaví odpoveď. Výsledkom je odpoveď, ktorá vychádza z vašich aktuálnych a overených podkladov.
Prečo RAG firmy potrebujú
RAG je dnes najpraktickejší spôsob, ako prepojiť silu jazykových modelov s konkrétnymi znalosťami firmy. Namiesto nákladného pretrénovania modelu stačí udržiavať aktuálnu vedomostnú databázu, z ktorej model čerpá.
- Odpovede vychádzajú z vašich dokumentov, nie z dohadov modelu.
- Znalosti aktualizujete jednoducho, úpravou podkladov, nie modelu.
- Výrazne sa znižuje riziko vymyslených odpovedí.
- Vhodné pre interné asistenty aj zákaznícke chatboty.
Kde sa RAG využíva
Typickým príkladom je zákaznícky chatbot, ktorý odpovedá podľa vašej dokumentácie a cenníka, alebo interný asistent, ktorý zamestnancom rýchlo nájde informáciu vo firemných smerniciach. RAG je vhodný všade tam, kde potrebujete odpovede postavené na konkrétnych a často sa meniacich informáciách. Takéto riešenie postavíme v rámci vývoja na mieru a jeho spoľahlivosť závisí od kvality a usporiadania vašich podkladov.
Chcete AI, ktorá odpovedá podľa vašich dát?
Pozrite si vývoj na mieruČasto kladené otázky
Aký je rozdiel medzi RAG a doučením modelu na našich dátach?
Pri RAG model neučíte nanovo, len mu pred odpoveďou dodáte relevantné podklady z vašej databázy. Je to spravidla rýchlejšie, lacnejšie a ľahšie sa aktualizuje, lebo stačí upraviť podklady, nie samotný model.
Zabráni RAG tomu, aby si AI vymýšľala?
Výrazne toto riziko znižuje, lebo model odpovedá na základe konkrétnych podkladov. Úplne ho však negarantuje, preto sa pri dôležitých odpovediach odporúča uvádzať zdroj a dôležité informácie overovať.
Aké dáta potrebujeme, aby RAG fungoval?
Potrebujete usporiadanú vedomostnú databázu, napríklad dokumenty, manuály, smernice alebo často kladené otázky. Čím sú podklady kvalitnejšie a aktuálnejšie, tým lepšie a spoľahlivejšie sú výsledné odpovede.