RAG (Retrieval-Augmented Generation) är ett nytt sätt att förbättra LLMs på ett mycket effektivt sätt, genom att kombinera generativ kraft och datahämtning i realtid. RAG tillåter ett givet AI-drivet system att producera kontextuella utdata som är korrekta, relevanta och berikade med data, vilket ger dem en fördel gentemot rena LLM:er.
RAG-optimering är ett holistiskt tillvägagångssätt som består av datajustering, modellfinjustering och snabb konstruktion. Den här artikeln går igenom dessa komponenter på djupet för att få företagsfokuserade insikter om hur dessa komponenter kan vara bäst för företags AI-modeller.
Förbättra data för bättre AI-prestanda
- Rensning och organisering av data: Data måste alltid rengöras före korrekt användning för att ta bort fel, dubbletter och irrelevanta avsnitt. Ta till exempel kundsupport AI. En AI bör endast referera till korrekta och uppdaterade vanliga frågor så att den inte avslöjar föråldrad information.
- Domänspecifik datauppsättningsinjektion: Prestandan förbättras potentiellt genom att injicera specialiserade datauppsättningar utvecklade för specifika domäner. En del av framgången är att injicera medicinska journaler och patientrapporter (med lämpliga integritetshänsyn) i AI inom hälso- och sjukvårdsområdet för att göra det möjligt för sjukvårdens AI att ge välgrundade svar.
- Metadataanvändning: Metadata som används kan inkludera information som tidsstämplar, författarskap och platsidentifierare; att göra det hjälper till med hämtning genom att vara rätt i sammanhanget. Till exempel kan en AI se när en nyhetsartikel postades och detta kan signalera att informationen är nyare och därför bör komma fram i sammanfattningen.
Förbereder data för RAG
- Datainsamling: Detta är överlägset det mest grundläggande steget där du samlar in eller matar in ny data så att modellen förblir medveten om aktuella saker. Till exempel bör en AI som är försiktig med att förutsäga vädret alltid samla in data och tid från meteorologiska databaser för att få fram hållbara förutsägelser.
- Datarensning: Tänk på rådata som kommer in. Den måste först granskas innan den vidarebearbetas för att ta bort fel, inkonsekvenser eller andra problem. Detta kan inkludera aktiviteter som att på lämpligt sätt dela upp långa artiklar i korta segment som gör att AI:n endast kan fokusera på de relevanta delarna under kontextfri analys.
- Chunking information: När data har gått igenom hela rengöringsprocessen, kommer den att organiseras i mindre bitar så att varje bit inte överskrider gränserna och faktorerna som analyserades i modellutbildningsstadiet. Varje utdrag måste sammanfattas på lämpligt sätt i några stycken eller dra nytta av andra sammanfattningstekniker.
- Dataanteckning: Processen med manipulation som inkluderar märkning eller identifiering av data lägger till en helt ny trav för att förbättra hämtningen genom att informera AI om det sammanhangsberoende. Detta bör möjliggöra en mer effektiv sentimentanalys av kundfeedback som manipuleras till användbara textapplikationer när de märks med allmänna känslor och känslor.
- QA-processerna: QA-processerna måste se igenom rigorösa kvalitetskontroller så att endast kvalitetsdata går igenom utbildnings- och hämtningsprocesserna. Detta kan innebära dubbelkontroll manuellt eller programmatiskt för konsekvens och noggrannhet.
Anpassa LLM för specifika uppgifter
Personaliseringen av LLM är en justering av olika inställningar inom AI för att öka modellens effektivitet i att utföra vissa uppgifter eller i andan att underlätta vissa branscher. Denna modellanpassning kan dock bidra till att öka modellens förmåga att känna igen ett mönster.
- Finjusterande modeller: Finjustering är att träna modellen på givna datamängder för förmågan att förstå de domänspecifika subtiliteterna. Till exempel kan en advokatbyrå välja den här AI-modellen för att skriva kontrakt exakt därefter, eftersom den kommer att ha gått igenom många juridiska dokument.
- Kontinuerliga datauppdateringar: Du vill se till att modelldatakällorna är på plats, och detta håller den tillräckligt relevant för att bli lyhörd för ämnen som utvecklas. Det vill säga, en finans-AI måste regelbundet uppdatera sin databas för att fånga aktuella aktiekurser och ekonomiska rapporter.
- Uppgiftsspecifika justeringar: Vissa modeller som har anpassats för vissa uppgifter kan ändra endera eller båda funktionerna och parametrarna till sådana som bäst passar just den uppgiften. Sentimentanalys AI kan modifieras, till exempel för att känna igen vissa branschspecifika terminologier eller fraser.
Skapa effektiva instruktioner för RAG-modeller
Prompt Engineering kan förstås som ett sätt att producera önskad produktion med hjälp av en perfekt utformad prompt. Tänk på det som att du programmerar din LLM för att generera en önskad utdata och här är några sätt du kan skapa en effektiv prompt för RAG-modeller:
- Distinkt angivna och exakta uppmaningar: En tydligare uppmaning ger ett bättre svar. Istället för att fråga "Berätta för mig om teknik", kan det hjälpa att fråga: "Vilka är de senaste framstegen inom smartphoneteknik?"
- Iterativ avancemang av uppmaningar: Den kontinuerliga förfining av en prompt baserad på feedback ökar dess effektivitet. Till exempel, om användare tycker att svaren är för tekniska, kan uppmaningen justeras för att be om en enklare förklaring.
- Tekniker för kontextuella uppmaning: Uppmaningar kan vara kontextkänsliga för att skräddarsy svar närmare användarnas förväntningar. Ett exempel skulle vara att använda användarpreferenser eller tidigare interaktioner inom prompterna, vilket ger mycket mer personliga resultat.
- Ordna uppmaningar i logisk ordning: Organisering av uppmaningar i en logisk sekvens hjälper till vid majoring
viktig information. Till exempel, när man frågar om en historisk händelse, skulle det vara lämpligare att först säga: "Vad hände?" innan han fortsatte med att fråga: "Varför var det viktigt?"
Så här får du de bästa resultaten från RAG-system
Regelbundna utvärderingsledningar: Enligt vissa utvärderingar kommer inrättandet av ett utvärderingssystem att hjälpa RAG att hålla reda på dess kvalitet över tid, dvs. rutinmässigt se över hur väl både hämtnings- och genereringsdelar av RAG presterar. Kort sagt, att ta reda på hur väl en AI svarar på frågor i olika scenarier.
Inkludera användarfeedback loopar: Användarfeedbacken tillåter ständiga förbättringar av vad systemet har att erbjuda. Denna feedback tillåter också användaren att rapportera saker som desperat behöver åtgärdas.
