Jak ChatLab využívá technologii RAG?

V ChatLabu vytváříme inteligentní chatboty, kteří mění způsob online komunikace. Hlavním motorem jejich schopností je inovativní technologie zvaná Retrieval - Augmented Generation (RAG). Ta tvoří základ našeho systému a umožňuje nám poskytovat řešení, která dalece přesahují běžné konverzace.

Ve světě chatbotů existují dvě hlavní metody trénování. Pochopení různých typů chatbotů vám pomůže lépe porozumět rozdílům mezi těmito přístupy. První metoda zahrnuje intenzivní trénování složitých neuronových sítí - proces, který je komplikovaný, časově náročný a drahý. Druhým přístupem, který v ChatLabu úspěšně využíváme, je právě RAG. Je nejen jednodušší, cenově dostupnější a rychlejší na implementaci, ale také poskytuje našim chatbotům přístup k neomezeným externím zdrojům informací - například k vašim vlastním souborům. Díky tomu dokážeme generovat odpovědi, které jsou vysoce přesné, zohledňují kontext a jsou plně přizpůsobené vašim potřebám.

Přečtěte si více a zjistěte, jak technologie RAG pohání ChatLab!

Co přesně je RAG?

Abychom pochopili, jak náš systém funguje, stojí za to se na Retrieval - Augmented Generation podívat blíže. Z pohledu uživatele může komunikace s chatbotem působit naprosto intuitivně, ale pochopení mechanismů na pozadí vám umožní plně ocenit jeho potenciál.

Budování inteligentního chatbota je proces vycházející z poznatků několika vědních disciplín. Prvním a nejdůležitějším krokem je dodání dat do chatbota. V ChatLabu to umožňujeme hned několika pohodlnými způsoby: nahráním obsahu webových stránek, rozsáhlé dokumentace nebo třeba vlastních PDF souborů. Možnosti přizpůsobení znalostní báze vašim potřebám jsou prakticky neomezené.

Další fází je rozdělení dlouhých textů na menší části (každá do 600 tokenů), což systému umožňuje efektivně zpracovávat informace. Jakmile jsou data nahrána a rozdělena, začíná proces vektorového mapování.

Je důležité zdůraznit, že mapování textu na vektory je pro fungování RAG naprosto klíčové. Za vytváření těchto vektorových reprezentací odpovídají výkonné modely velkých jazykových modelů (LLM).

Role vektorového mapování při porozumění textu

Vektorizace textu spočívá v převodu slov na seznamy čísel - sestavené tak, aby slova s podobným významem získala podobné číselné reprezentace (vektory). Díky tomu náš chatbot dokáže „chápat“ vztahy mezi různými slovními spojeními. Například slova „velký“ a „obrovský“ budou převedena na velmi podobné číselné seznamy, zatímco slova „velký“ a „mravenec“ získají zcela odlišné reprezentace.

Analýzou těchto číselných podobností a rozdílů dokáže chatbot odvodit, že „kočka“ a „pes“ mají k sobě významově blíže než „kočka“ a „zelený“.

Jakmile jsou vektory vytvořeny, tyto číselné reprezentace znalostí se uloží do vektorové databáze společně s původním obsahem. Vektorová databáze funguje jako pokročilý katalog vektorizovaných znalostí, optimalizovaný pro rychlé vyhledávání souvisejících významů.

Vektorová databáze: Inteligentní knihovna znalostí

Abychom lépe pochopili fungování vektorové databáze, poslouží nám analogie s knihovnou s chytrým vyhledávacím systémem. Každá „kniha“ (úryvek textu) je „označena“ unikátním vektorem (posloupností čísel). Tento kód obsahuje řadu čísel vyjadřujících autora, styl a téma knihy. Dvě knihy s podobným tématem budou mít velmi podobné kódy.

V této „knihovně“ jsou knihy umístěny na „policích“ ve vícerozměrném prostoru podle svých kódů. Knihy s podobnými kódy jsou uloženy blízko sebe - podobně jako knihy ve stejné kategorii, ale navíc ještě jemněji uspořádané podle jemných významových nuancí. Když položíte otázku (např. „Jaký je recept na čokoládový dort?“), převede se na takovýto „kód“. Chytrý vyhledávací systém ve vektorové databázi projde „police“ (úryvky textu) a hledá kódy, které se nejvíce shodují s kódem vašeho dotazu.

Algoritmus rychle vybere „knihy“ (úryvky), které s největší pravděpodobností obsahují odpověď. Místo prohledávání celé „knihovny“ chatbot okamžitě zacílí na ty části znalostí, které jsou významově nejrelevantnější. Tím jsou zajištěny rychlejší, přesnější a kontextově relevantnější odpovědi.

Co se stane, když položíte otázku?

Když jako uživatel napíšete do chatbota otázku (např. „Jaké bude zítra počasí v Praze?“), neporovnává se ihned se znalostmi chatbota v podobě prostého textu. Nejprve je otázka převedena na číselný vektor. Protože vaše otázka i celá znalostní báze chatbota jsou reprezentovány ve stejném formátu - jako vektorové mapy (seznamy čísel) - může je chatbot efektivně porovnat. Identifikuje úryvky svých znalostí, které jsou vektoru vašeho dotazu nejblíže, a díky tomu vygeneruje nejlepší možnou odpověď.

RAG v akci

Zde přichází na řadu klíčová role technologie RAG. Systém RAG analyzuje vektorovou reprezentaci vašeho dotazu a vyhledá ve vektorové databázi číselné seznamy, které jsou jí nejpodobnější (jsou nejblíže ve vícerozměrném prostoru). Tyto nejpodobnější vektory odkazují na původní úryvky souborů, jež jsou pro vaši otázku nejrelevantnější.

RAG funguje jako inteligentní „most“ mezi vaším dotazem a rozsáhlou znalostní bází chatbota. Umožňuje dynamicky načíst pouze ty informace, které velký jazykový model (LLM) nezbytně potřebuje k sestavení odpovědi. LLM je zjednodušeně řečeno pokročilý algoritmus a datový soubor natrénovaný na obrovském množství textu, který dokáže porozumět přirozenému jazyku a generovat jej. Chcete-li se o této technologii dozvědět více, podívejte se, jak ChatGPT doopravdy funguje. LLM dokážou odpovídat na otázky a vytvářet nejrůznější obsah.

Bez technologie RAG by se LLM musel spoléhat pouze na své vestavěné znalosti, které nemusí obsahovat konkrétní podrobnosti z vašich souborů nebo mohou být zastaralé. Díky RAG získává chatbot schopnost čerpat z dodatečných externích znalostí přesně ve chvíli, kdy položíte otázku. Tyto čerstvé informace pocházejí přímo z vámi nahraných souborů a webových stránek, které byly řádně zpracovány.

Rozdíl mezi chatbotem s RAG a bez RAG

Zásadní rozdíl spočívá ve způsobu přístupu ke znalostem.

Znalosti z trénování (bez RAG): Jde o „vestavěné“ znalosti LLM, které model získal během intenzivního trénování na obrovských datasetech ještě před vaší interakcí s ChatLabem. Pokud se zeptáte na něco, co v těchto datech nebylo obsaženo, model jednoduše nemusí znát odpověď.

Znalosti z vašich souborů (využité přes RAG): Jedná se o vaše unikátní, specializované znalosti, které chatbotovi sami dodáte. RAG umožňuje chatbotovi dynamicky přistupovat k těmto znalostem při odpovídání na dotazy a kombinovat je se svými obecnými znalostmi z trénování za účelem vygenerování komplexní odpovědi. Tento přístup pohání moderní konverzační AI pro zákaznickou podporu.

Analogie:

Představte si LLM jako mimořádně inteligentního studenta, který přečetl nespočet knih (trénovací data) a má působivý všeobecný přehled. Nyní mu předáte své vlastní poznámky a materiály z přednášek (vaše soubory). RAG funguje jako systém, který tomuto studentovi umožňuje při odpovědi na otázku rychle nahlédnout do vašich poznámek, místo aby spoléhal jen na to, co si pamatuje ze všech přečtených knih. Toto vylepšení zaručuje kvalitnější, přesnější a především aktuálnější odpovědi.

Díky RAG může chatbot rozšířit své znalosti o vaše jedinečná data a aktivně je využívat při komunikaci. Není omezen pouze na to, co se naučil během svého výchozího trénování.

Proto je RAG k nezaplacení, když potřebujete, aby chatbot odpovídal na dotazy týkající se vašich konkrétních informací - podrobností, které nejsou veřejně dostupné nebo jsou příliš specifické na to, aby byly součástí obecných trénovacích dat LLM.

Pokud vaše otázka zní: „Kde najdu knihy o vesmíru?“, dříve než „knihovník“ (chatbot) začne „hledat v policích“, nejprve vaši otázku „přeloží“ do „jazyka polic“ - určí odpovídající kategorii knih. Vytvoření vektorové mapy vašeho dotazu je jako zařazení vašeho dotazu do kategorií, kterým chatbot rozumí a ke kterým má přístup prostřednictvím vektorové databáze.

Fáze trénování a využití znalostí

Jak jsme vysvětlili dříve, vaše otázka se převede na seznam čísel vyjadřujících její význam. Chatbot pak ve vektorové databázi vyhledá nejpodobnější vektory reprezentující úryvky znalostí. Čím blíže k sobě vektorové reprezentace mají, tím větší je podobnost mezi vaší otázkou a těmito úryvky znalostí.

Chatbot vybere nejpodobnější úryvky ze svých dříve zpracovaných znalostí - ty, jejichž vektory jsou nejblíže vektorové mapě vaší otázky. Důležité je, že při analýze dotazu bere ChatLab v úvahu nejen samotnou otázku, ale také kontext celé dosavadní konverzace. To systému RAG umožňuje ještě přesněji vybírat ty nejlepší informace z propojených zdrojů znalostí.

Pokud se například nejprve zeptáte na „nejnovější modely telefonů“ a následně položíte doplňující otázku „Mají dobré fotoaparáty?“, chatbot - díky tomu, že si pamatuje kontext konverzace - ví, že máte stále na mysli tyto konkrétní telefony.

Vybrané úryvky znalostí se spojí s vaší původní otázkou a instrukcemi ze sekce „Role a chování“. Tyto instrukce, známé také jako prompt, představují naši personalizovanou sadu pokynů pro chatbota. Pokud chceme, aby chatbot na konec své odpovědi vždy přidal odkaz na zdroj nebo uživatele uvítal specifickým způsobem, uvedeme to právě v promptu.

Tím vznikne rozšířený dotaz (augmented query), který je následně předán „mozku“ chatbota - velkému jazykovému modelu (LLM) od OpenAI, Googlu nebo dalších poskytovatelů.

Jazykový model analyzuje tento komplexní soubor informací: prompt, historii konverzace a znalosti vyhledané pro uživatelský dotaz. LLM navíc využívá své všeobecné znalosti světa k vytvoření odpovědi. To umožňuje vysoce personalizované zákaznické zážitky s AI. Na závěr se precizní a vyladěná odpověď zobrazí v přehledném rozhraní ChatLabu.

Shrnutí

V tomto článku jsme si prošli architekturu systému RAG při fungování chatbota - od vstupu dat až po vygenerování odpovědi. RAG je základním stavebním kamenem moderních konverzačních systémů, který umožňuje efektivní využití externích znalostí. Společnosti jako ChatLab tuto průlomovou technologii aktivně integrují do svých produktů a poskytují zákazníkům pokročilé a inteligentní možnosti interakce.

Ačkoli je systém RAG technicky poměrně komplexní, jeho vliv na kvalitu textu generovaného umělou inteligencí je nepopiratelný. Skutečnost, že jej úspěšně využívají přední technologické společnosti jako Google, Microsoft a Amazon, jen podtrhuje jeho zásadní roli v dynamickém vývoji umělé inteligence.

Jste připraveni vyzkoušet technologii RAG v praxi? Prozkoumejte funkce ChatLabu nebo se podívejte, jak vytvořit vlastního AI chatbota poháněného touto technologií.