Zacznijmy od prostego przykładu: wprowadzamy do wybranego modelu językowego (np. ChatGPT 4 lub Copilot) dokument PDF lub konkretną treść, a następnie zadajemy pytania na temat, który nas interesuje. Odpowiedzi, które będziemy otrzymywać pochodzić będą z treści przesłanego przez nas dokumentu. To najprostsze zastosowanie Retrieval-Augmented Generation, czyli właśnie RAG AI.
Spis treści
- Jak działa RAG AI?
- Faza wyszukiwania
- Faza generowania
- Dlaczego RAG AI jest tak ważne?
- Zastosowania RAG AI w praktyce – usprawnienie działania firmy
- Obsługa klienta
- Edukacja i badania naukowe
- Marketing i analiza danych
- Jak wdrożyć RAG?
- Wybór narzędzi
- Trening modelu
- Integracja z systemami
- Przyszłość RAG w pracy ze sztuczną inteligencją
Jest to technika, która łączy dwa kluczowe procesy: wyszukiwanie informacji i generowanie odpowiedzi. Ta kombinacja sprawia, że systemy oparte na sztucznej inteligencji stają się bardziej precyzyjne i skuteczne w odpowiadaniu na pytania.
RAG pozwala na wykorzystywanie zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak dokumenty firmowe, bazy danych czy artykuły, aby uzupełnić wiedzę modelu AI. Z tego powodu staje się podstawowym narzędziem w rozwoju chatbotów i innych systemów interaktywnych, wykorzystywanych przez firmy na całym świecie.
Jak działa RAG AI?
Retrieval-Augmented Generation to technologia, która działa w dwóch etapach: fazie wyszukiwania i fazie generowania.
Faza wyszukiwania
W fazie wyszukiwania model AI otrzymuje zapytanie od użytkownika. Następnie przeszukuje wskazany dokument tekstowy, bazę danych lub inny zbiór informacji (np. zdjęcia notatek) w poszukiwaniu odpowiednich fragmentów tekstu, które mogą zawierać odpowiedź na zadane pytanie.
Faza generowania
W tej fazie system wykorzystuje dane zebrane w pierwszym kroku i generuje odpowiedź, łącząc ją z wiedzą, którą posiada od momentu rozpoczęcia treningu. Oznacza to, że nawet jeśli model nie znał szczegółów przed otrzymaniem pytania od użytkownika, może stworzyć tą odpowiedź na podstawie posiadanych danych w czasie rzeczywistym.
Przykład: Darek chciałby kupić córce bluzę. Odwiedza sklep internetowy z ubraniami i zadaje pytanie chatbotowi, który został wcześniej wytrenowany pod kątem produktów w sklepie. Pyta o bluzę w konkretnym kolorze i rozmiarze. W odpowiedzi od bota znajduje linki do artykułów, które go interesują. Ponownie zadaje pytanie, tym razem o dostępne kody rabatowe – bot odpowiada, że są i oczywiście podaje najkorzystniejszy. Po zakupie Darek pyta o czas dostawy – bot po przeanalizowaniu średniego czasu dostawy odpowiada, że paczka dojdzie do Darka już jutro.
Dlaczego RAG AI jest tak ważne?
RAG AI rozwiązuje dwa istotne problemy w działaniu sztucznej inteligencji:
- Ograniczona wiedza modeli: Modele AI, takie jak na przykład GPT, trenowane są na ogromnych zbiorach danych, ale nie mają dostępu do bieżących informacji. RAG umożliwia im korzystanie z aktualnych źródeł wiedzy.
- Precyzja odpowiedzi: Integracja fazy wyszukiwania sprawia, że generowane odpowiedzi są bardziej trafne i oparte na konkretnych danych, co skutecznie eliminuje ryzyko nieścisłości.
To dlatego większość chatbotów stosowanych przez duże firmy bazuje na technologii RAG AI. Firmy trenują swoje modele, aby udzielały rzetelnych odpowiedzi na pytania dotyczące ich produktów, usług czy dokumentacji technicznej. Na przykład chatbot w banku może wykorzystać technikę RAG do dostarczenia szczegółowych informacji na temat oferty kredytowej lub instrukcji wypełniania formularzy.
Zastosowania RAG AI w praktyce – usprawnienie działania firmy
Obsługa klienta
RAG jest niezastąpione w systemach obsługi klienta. Chatboty wykorzystywane przez firmy potrafią nie tylko odpowiadać na pytania użytkowników, ale również szybko odnaleźć odpowiednie informacje w dokumentacji. Dobrym przykładem może być klient, który chce zapytać o szczegóły gwarancji – system automatycznie przeszuka regulamin i dostarczy mu precyzyjną odpowiedź.
Edukacja i badania naukowe
To właśnie dzięki technice RAG AI modele językowe mogą wspierać naukowców i studentów, pomagając w analizie literatury czy znajdowaniu odpowiedzi na skomplikowane pytania. Systemy te mogą przeszukiwać bazy danych artykułów naukowych i przedstawiać wyniki w najszybszy możliwy sposób.
Marketing i analiza danych
Natomiast w marketingu technika RAG AI umożliwia szybkie generowanie raportów czy podsumowań na podstawie danych zebranych z różnych źródeł (na przykład z analizy pozycji strony internetowej w wyszukiwarce).
Jak wdrożyć RAG?
Najprostszą możliwością wdrożenia techniki RAG AI jest wprowadzenie treści do modelu językowego i zadanie mu konkretnego pytania.
Pytanie, które zadam sztucznej inteligencji to:
Jak brzmi punkt 5 diagramu?
Jak widać chatGPT nie napotkał żadnego problemu z interpretacją dodanej treści:
Pójdzmy o krok dalej i zadajmy trudniejsze pytanie:
A na podstawie jakich informacji model językowy będzie przygotowywał odpowiedź? Czy wynika to z wcześniejszych punktów diagramu?
I w tym przypadku również nie było problemu – model językowy poradził sobie z treścią, którą mu wprowadziliśmy i zgodnie z prawdą odpowiedział na pytanie:
To jednak zdecydowanie bardzo prosty przykład. Modele językowe są w stanie poradzić sobie z dużo bardziej zaawansowanymi treściami.
Wybór narzędzi
Pierwszym krokiem jest wybór odpowiednich narzędzi do wdrożenia RAG AI. Popularne frameworki, takie jak Hugging Face Transformers oferują gotowe modele, które można dostosować do swoich potrzeb. Ważne jest, aby przygotować odpowiedni dokument z danymi, który będzie wykorzystywany w fazie wyszukiwania.
Trening modelu
Kolejnym krokiem jest trening modelu AI na wprowadznych danych. To może obejmować dokumentację produktów, bazy wiedzy czy pytania i odpowiedzi z obsługi klienta.
Integracja z systemami
Po wytrenowaniu modelu należy go zintegrować z systemami użytkowymi (takimi jak na przykład chatboty, aplikacje mobilne czy strony internetowe). Ważne jest, aby system był stale monitorowany i aktualizowany, aby utrzymać jego skuteczność.
Przyszłość RAG w pracy ze sztuczną inteligencją
Retrieval-Augmented Generation to technologia, która będzie odgrywać coraz większą rolę w rozwoju sztucznej inteligencji. Jej zdolność do łączenia wiedzy modelu z aktualnymi informacjami sprawia, że jest niezastąpiona w wielu branżach. W miarę jak technologie AI będą się rozwijać, technika RAG AI będzie nadal ulepszana, co otworzy nowe furtki dla wielu osób i firm.
Przydatny artykuł 🙂