RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en nyere måde at forbedre LLM'er på en yderst effektiv måde ved at kombinere generativ kraft og datahentning i realtid. RAG giver et givet AI-drevet system mulighed for at producere kontekstuelle output, der er nøjagtige, relevante og beriget med data, hvilket giver dem en fordel i forhold til rene LLM'er.
RAG-optimering er en holistisk tilgang, der består af datajustering, modelfinjustering og prompt engineering. Denne artikel gennemgår disse komponenter i dybden for at få virksomhedsfokuseret indsigt i, hvordan disse komponenter kan være de bedste for virksomheds AI-modeller.
Forbedring af data for bedre AI-ydeevne
- Rensning og organisering af data: Dataene skal altid renses før korrekt brug for at fjerne fejl, dubletter og irrelevante sektioner. Tag for eksempel kundesupport AI. En AI bør kun henvise til nøjagtige og opdaterede ofte stillede spørgsmål, så den ikke afslører forældede oplysninger.
- Domænespecifik datasætinjektion: Ydeevnen forbedres potentielt ved at injicere specialiserede datasæt udviklet til specifikke domæner. En del af præstationen er at injicere medicinske journaler og patientrapporter (med passende privatlivsovervejelser) i AI inden for sundhedsområdet for at gøre det muligt for AI i sundhedssektoren at give informerede svar.
- Metadatabrug: De anvendte metadata kan omfatte information såsom tidsstempler, forfatterskab og lokationsidentifikatorer; gør det hjælper med at hente ved at være rigtigt i konteksten. For eksempel kan en AI se, hvornår en nyhedsartikel blev postet, og dette kan signalere, at oplysningerne er nyere og derfor bør komme frem i resuméet.
Forberedelse af data til RAG
- Dataindsamling: Dette er langtfra det mest grundlæggende trin, hvor du indsamler eller indtager nye data, så modellen forbliver opmærksom på aktuelle forhold. For eksempel bør en AI, der er på vagt over for at forudsige vejret, altid indsamle data og tid fra meteorologiske databaser for at udsende levedygtige forudsigelser.
- Datarensning: Overvej de rå data, der kommer ind. De skal først gennemgås, før de behandles yderligere for at fjerne fejl, uoverensstemmelser eller andre problemer. Dette kan omfatte aktiviteter som passende opdeling af lange artikler i korte segmenter, der vil tillade AI'en kun at fokusere på de relevante dele under kontekstfri analyse.
- Chunking information: Når dataene er gået gennem hele renseprocessen, vil de blive organiseret i mindre bidder, så hver chunk ikke overskrider grænserne og faktorerne, der blev analyseret i modeltræningsfasen. Hvert uddrag skal opsummeres passende i nogle få afsnit eller drage fordel af andre opsummeringsteknikker.
- Dataanmærkning: Processen med manipulation, der inkluderer mærkning eller identifikation af data, tilføjer en helt ny trav for at forbedre genfinding ved at informere AI om det kontekstuelle spørgsmål. Dette skulle give mulighed for en mere effektiv følelsesanalyse af kundefeedback, der manipuleres til nyttige tekstapplikationer, når de mærkes med generelle følelser og følelser.
- QA processer: QA-processerne skal gennemgå strenge kvalitetstjek, så kun kvalitetsdata går gennem trænings- og genfindingsprocesserne. Dette kan involvere dobbelttjek manuelt eller programmatisk for konsistens og nøjagtighed.
Tilpasning af LLM'er til specifikke opgaver
Personaliseringen af LLM er en justering af forskellige indstillinger i AI for at øge modeleffektiviteten ved udførelse af bestemte opgaver eller i ånden til at lette visse industrier. Denne modeltilpasning kan dog være med til at øge modellens evne til at genkende et mønster.
- Finjustering af modeller: Finjustering er at træne modellen på givne datasæt til evnen til at forstå de domænespecifikke finesser. For eksempel kan et advokatfirma vælge denne AI-model til at udarbejde kontrakter nøjagtigt derefter, da det vil have gennemgået mange juridiske dokumenter.
- Løbende dataopdateringer: Du ønsker at sikre dig, at modeldatakilderne er på punkt, og dette holder den relevant nok til at blive lydhør over for skiftende emner. Det vil sige, at en finans-AI regelmæssigt skal opdatere sin database for at fange ajourførte aktiekurser og økonomiske rapporter.
- Opgavespecifikke justeringer: Visse modeller, der er blevet tilpasset til bestemte opgaver, er i stand til at ændre den ene eller begge funktioner og parametre til dem, der passer bedst til den pågældende opgave. Følelsesanalyse AI kan modificeres, for eksempel til at genkende visse branchespecifikke terminologier eller sætninger.
Udarbejdelse af effektive prompter til RAG-modeller
Prompt Engineering kan forstås som en måde at producere det ønskede output ved hjælp af en perfekt udformet prompt. Tænk på det, som om du programmerer din LLM til at generere et ønsket output, og her er nogle måder, du kan lave en effektiv prompt til RAG-modeller på:
- Klart anførte og præcise prompter: En klarere prompt giver et bedre svar. I stedet for at spørge "Fortæl mig om teknologi", kan det hjælpe at spørge: "Hvad er de seneste fremskridt inden for smartphoneteknologi?"
- Iterativ fremrykning af prompter: Den kontinuerlige forfining af en prompt baseret på feedback øger effektiviteten. For eksempel, hvis brugerne finder svarene for tekniske, kan prompten justeres for at bede om en enklere forklaring.
- Kontekstuelle tilskyndelsesteknikker: Spørgsmål kan være kontekstafhængige for at skræddersy svarene tættere på brugernes forventninger. Et eksempel kunne være at bruge brugerpræferencerne eller tidligere interaktioner inden for prompterne, hvilket giver langt mere personlige output.
- Arrangering af prompter i logisk rækkefølge: Organisering af prompter i en logisk rækkefølge hjælper med hovedfaget
vigtig information. For eksempel, når man spørger om en historisk begivenhed, ville det være mere passende først at sige: "Hvad skete der?" før han fortsatte med at spørge: "Hvorfor var det vigtigt?"
Her er nu, hvordan du får de bedste resultater fra RAG-systemer
Regelmæssige evalueringspipelines: Ifølge nogle evalueringer vil opsætning af et evalueringssystem hjælpe RAG med at holde styr på dets kvalitet over tid, dvs. rutinemæssigt at gennemgå, hvor godt både genfindings- og generationsdele af RAG fungerer. Kort sagt, at finde ud af, hvor godt en AI besvarer spørgsmål i forskellige scenarier.
Inkorporer brugerfeedbacksløjfer: Brugerfeedbacken tillader konstante forbedringer af, hvad systemet har at tilbyde. Denne feedback giver også brugeren mulighed for at rapportere ting, der desperat skal løses.
