Kaip ChatLab naudoja RAG technologiją?

ChatLab kuriame pažangius pokalbių robotus, kurie iš esmės keičia bendravimą internete. Pagrindinė jų galimybių varomoji jėga yra inovatyvi technologija, vadinama Retrieval-Augmented Generation (RAG) (paieška papildytas generavimas). Ji sudaro mūsų sistemos pagrindą ir leidžia pasiūlyti sprendimus, peržengiančius įprastų pokalbių ribas.

Pokalbių robotų pasaulyje išskiriami du pagrindiniai apmokymo metodai. Susipažinę su skirtingais pokalbių robotų tipais, lengviau suprasite, kuo skiriasi šie apmokymo būdai. Pirmasis metodas apima intensyvų sudėtingų neuroninių tinklų apmokymą - tai komplikuotas, daug laiko reikalaujantis ir brangus procesas. Antrasis būdas, kurį sėkmingai taikome ChatLab, yra RAG. Jis ne tik paprastesnis, ekonomiškesnis ir greičiau įdiegiamas, bet ir suteikia mūsų pokalbių robotams prieigą prie neribotų išorinių informacijos šaltinių - pavyzdžiui, Jūsų pačių failų. Tai leidžia generuoti itin tikslius, kontekstą atitinkančius ir individualiai pritaikytus atsakymus.

Kviečiame skaityti toliau ir sužinoti daugiau apie tai, kaip RAG technologija įgalina ChatLab!

Kas iš tiesų yra RAG?

Norint suprasti, kaip veikia mūsų sistema, verta atidžiau pažvelgti į Retrieval-Augmented Generation. Nors vartotojo požiūriu bendravimas su pokalbių robotu atrodo intuityvus, supratimas apie užkulisiuose veikiančius mechanizmus leidžia visapusiškai įvertinti jo potencialą.

Išmanaus pokalbių roboto kūrimas yra procesas, besiremiantis kelių mokslo sričių žiniomis. Pirmasis ir svarbiausias žingsnis - duomenų pateikimas pokalbių robotui. ChatLab platformoje tai leidžiame atlikti keliais patogiais būdais: įkeliant svetainės turinį, išsamią dokumentaciją ar net Jūsų pačių PDF failus. Žinių bazės pritaikymo Jūsų poreikiams galimybės yra praktiškai beribės.

Kitas etapas apima ilgų tekstų suskaidymą į mažesnes dalis (kiekvieną iki 600 tokenų), todėl sistemai tampa daug lengviau efektyviai apdoroti informaciją. Įkėlus ir suskaidžius duomenis, prasideda vektorinio atvaizdavimo procesas.

Svarbu pabrėžti, kad teksto pavertimas vektoriais yra kritinis RAG veikimo elementas. Už šių vektorinių reprezentacijų generavimą atsakingi galingi didžiųjų kalbos modelių (LLM) varikliai.

Vektorinio atvaizdavimo vaidmuo suprantant tekstą

Teksto vektorizavimas iš esmės yra žodžių pavertimas skaičių sąrašais - sukonstruotais taip, kad panašios reikšmės žodžiai gautų panašias skaitines reprezentacijas (vektorius). Tai leidžia mūsų pokalbių robotui „suprasti“ ryšius tarp skirtingų žodžių sekų. Pavyzdžiui, žodžiai „didelis“ ir „milžiniškas“ būtų paversti labai panašiais skaičių sąrašais, o „didelis“ ir „skruzdėlė“ gautų visiškai skirtingas reprezentacijas.

Analizuodamas šiuos skaitinius panašumus ir skirtumus, pokalbių robotas gali daryti išvadą, kad „katė“ ir „šuo“ yra artimesnės sąvokos nei „katė“ ir „žalias“.

Sugeneravus vektorius, šios skaitinės žinių reprezentacijos kartu su originaliu turiniu išsaugomos vektorinėje duomenų bazėje. Vektorinė duomenų bazė veikia kaip pažangus vektorizuotų žinių katalogas, optimizuotas greitai susijusių reikšmių paieškai.

Vektorinė duomenų bazė: išmani žinių biblioteka

Kad geriau suprastumėte, kaip veikia vektorinė duomenų bazė, pasitelkime bibliotekos su išmania paieškos sistema analogiją. Kiekviena „knyga“ (teksto fragmentas) yra „pažymėta“ unikaliu vektoriumi (skaičių seka). Šiame kode yra daugybė skaičių, atspindinčių knygos autorių, stilių ir tematiką. Dvi knygos panašiomis temomis turės labai panašius kodus.

Šioje „bibliotekoje“ knygos išdėstytos daugiamačio erdvės „lentynose“ pagal jų kodus. Knygos su panašiais kodais sugrupuojamos greta - panašiai kaip knygos toje pačioje kategorijoje, tačiau papildomai suskirstytos pagal subtilius turinio panašumus. Kai užduodate klausimą (pvz., „Koks yra šokoladinio pyrago receptas?“), jis paverčiamas tokiu pat „kodu“. Vektorinės duomenų bazės išmanioji paieškos sistema tikrina „lentynas“ (teksto fragmentus), ieškodama kodų, labiausiai atitinkančių Jūsų užklausos kodą.

Algoritmas greitai identifikuoja „knygas“ (fragmentus), kuriose labiausiai tikėtina rasti atsakymą. Užuot naršęs po visą „biblioteką“, pokalbių robotas akimirksniu nustato pagal prasmę aktualiausius žinių fragmentus. Tai užtikrina greitesnius, tikslesnius ir labiau į kontekstą orientuotus atsakymus.

Kas nutinka, kai užduodate klausimą?

Kai Jūs, kaip vartotojas, įvedate klausimą pokalbių robotui (pvz., „Kokie orai rytoj Vilniuje?“), jis nėra iš karto lyginamas su roboto žiniomis gryno teksto pavidalu. Pirmiausia klausimas atvaizduojamas skaitiniu vektoriumi. Kadangi ir Jūsų klausimas, ir visa pokalbių roboto žinių bazė pateikiami tuo pačiu formatu - kaip vektoriniai žemėlapiai (skaičių sąrašai), robotas gali juos efektyviai palyginti. Jis nustato savo žinių fragmentus, labiausiai susijusius su Jūsų užklausos vektoriumi, ir tai leidžia sugeneruoti geriausią įmanomą atsakymą.

RAG pradeda veikti

Būtent čia RAG technologija atlieka lemiamą vaidmenį. RAG sistema analizuoja Jūsų užklausos vektorinę reprezentaciją ir naudoja ją ieškodama vektorinėje duomenų bazėje jai labiausiai panašių skaičių sąrašų (artimiausių daugiamatėje erdvėje). Šie panašiausi vektoriai nurodo į originalių failų fragmentus, labiausiai tinkančius Jūsų klausimui atsakyti.

RAG veikia kaip išmanus „tiltas“ tarp Jūsų užklausos ir didžiulės pokalbių roboto žinių bazės. Ji leidžia dinamiškai išgauti tik tą informaciją, kuri labiausiai reikalinga LLM (didžiajam kalbos modeliui) atsakymui suformuluoti. LLM paprastai tariant yra pažangus algoritmas ir duomenų rinkinys, apmokytas naudojant didžiulius teksto kiekius bei gebantis suprasti ir generuoti natūralią kalbą. Norėdami sužinoti daugiau apie šią technologiją, skaitykite apie tai, kaip iš tiesų veikia ChatGPT. LLM modeliai gali atsakyti į klausimus ir netgi kurti įvairų turinį.

Be RAG, LLM turėtų pasikliauti tik savo integruotomis žiniomis, kuriose gali nebūti konkrečių detalių iš Jūsų failų arba jos gali būti pasenusios. Dėl RAG pokalbių robotas įgyja galimybę pasinaudoti papildomomis išorinėmis žiniomis būtent tuo momentu, kai užduodate klausimą. Šios šviežios žinios gaunamos tiesiogiai iš Jūsų įkeltų failų ir tinklalapių, kurie buvo tinkamai apdoroti.

Skirtumas tarp pokalbių roboto su RAG ir be jo

Esminis skirtumas slypi žinių pasiekiamumo būde.

Apmokytos žinios (be RAG): tai LLM „integruotos“ žinios, įgytos intensyvaus apmokymo metu su milžiniškais duomenų rinkiniais prieš pradedant bendrauti su ChatLab. Jei paklausite apie tai, kas nebuvo įtraukta į tuos duomenis, modelis gali tiesiog nežinoti atsakymo.

Jūsų failų žinios (naudojamos per RAG): tai Jūsų unikalios, specializuotos žinios, kurias pateikiate pokalbių robotui. RAG leidžia robotui dinamiškai pasiekti šias žinias atsakant į klausimus ir sujungti jas su bendromis apmokymo žiniomis, kad sugeneruotų išsamų atsakymą. Šis požiūris suteikia galimybių šiuolaikiniam konversaciniam DI klientų aptarnavimui.

Analogija:

Įsivaizduokite LLM kaip nepaprastai protingą studentą, kuris perskaitė daugybę knygų (apmokymo duomenys) ir turi įspūdingų bendrųjų žinių. Dabar Jūs pateikiate jam savo paskaitų užrašus ir dalijamąją medžiagą (Jūsų failus). RAG veikia kaip sistema, leidžianti šiam studentui greitai pasitikrinti Jūsų užrašus atsakant į klausimą, užuot pasikliovus vien tuo, ką prisimena iš visų perskaitytų knygų. Šis patobulinimas garantuoja geresnius, tikslesnius ir - svarbiausia - aktualesnius atsakymus.

RAG dėka pokalbių robotas gali papildyti savo žinias Jūsų unikaliais duomenimis ir aktyviai juos naudoti bendraudamas. Jis neapsiriboja tik tuo, ką sužinojo pradinio apmokymo metu.

Štai kodėl RAG yra neįkainojamas, kai norite, kad pokalbių robotas atsakytų į klausimus apie Jūsų specifinę informaciją - detales, kurios nėra viešai prieinamos arba yra pernelyg nišinės, kad būtų įtrauktos į bendruosius LLM apmokymo duomenis.

Jei Jūsų klausimas yra: „Kur galiu rasti knygų apie kosmosą?“, prieš „bibliotekininkui“ (pokalbių robotui) pradedant „ieškoti lentynose“, jis pirmiausia „išverčia“ Jūsų klausimą į „lentynų kalbą“ - nustato atitinkamą knygų kategoriją. Vektorinio Jūsų klausimo žemėlapio sukūrimas prilygsta Jūsų užklausos suskirstymui į kategorijas, kurias pokalbių robotas supranta ir gali pasiekti per vektorinę duomenų bazę.

Apmokymo ir žinių panaudojimo etapas

Kaip minėta anksčiau, Jūsų klausimas paverčiamas skaičių sąrašu, atspindinčiu jo prasmę. Tada pokalbių robotas vektorinėje duomenų bazėje ieško panašiausių vektorių, reprezentuojančių žinių fragmentus. Kuo artimesnės vektorinės reprezentacijos, tuo didesnis panašumas tarp Jūsų klausimo ir tų žinių fragmentų.

Pokalbių robotas parenka labiausiai atitinkančius iš anksto apdorotų žinių fragmentus - tuos, kurių vektoriai yra artimiausi Jūsų klausimo vektoriniam žemėlapiui. Svarbu tai, kad analizuodamas Jūsų užklausą ChatLab atsižvelgia ne tik į patį klausimą, bet ir į viso iki tol vykusio pokalbio kontekstą. Tai leidžia RAG sistemai daug tiksliau parinkti geriausią informaciją iš prijungtų žinių šaltinių.

Pavyzdžiui, jei iš pradžių paklausite apie „naujausius telefonų modelius“, o po to paklausite: „Ar jie turi geras kameras?“, pokalbių robotas, prisimindamas pokalbio kontekstą, supranta, kad vis dar kalbate apie tuos konkrečius telefonus.

Parinkti žinių fragmentai sujungiami su Jūsų pradiniu klausimu ir instrukcijomis iš „Role & Behavior“ skilties. Šios instrukcijos, dar vadinamos promptu, yra mūsų individualiai pritaikytas taisyklių rinkinys pokalbių robotui. Jei norime, kad robotas atsakymo pabaigoje visada pridėtų šaltinio nuorodą arba pasveikintų vartotojus konkrečiu būdu, įtraukiame tai į promptą.

Taip sukuriama papildyta užklausa, kuri vėliau perduodama pokalbių roboto „smegenims“ - didžiajam kalbos modeliui (LLM) iš OpenAI, Google ar kitų tiekėjų.

Kalbos modelis analizuoja šį sudėtingą informacijos rinkinį: promptą, pokalbio istoriją ir vartotojo užklausai surastas žinias. Be to, LLM pasitelkia savo bendrąsias pasaulio žinias atsakymui sugeneruoti. Tai leidžia sukurti itin personalizuotą klientų patirtį su DI. Galiausiai patobulintas ir išbaigtas atsakymas pateikiamas tvarkingoje ChatLab sąsajoje.

Apibendrinimas

Šiame straipsnyje apžvelgėme RAG sistemos architektūrą pokalbių roboto veikloje - nuo duomenų įvedimo iki atsakymo sugeneravimo. RAG yra esminis šiuolaikinių konversacinių sistemų komponentas, leidžiantis efektyviai išnaudoti išorines žinias. Tokios įmonės kaip ChatLab aktyviai integruoja šią proveržio technologiją į savo produktus, suteikdamos klientams pažangias ir išmanias bendravimo galimybes.

Nors RAG sistema pasižymi tam tikru techniniu sudėtingumu, jos poveikis DI generuojamam tekstui yra neginčijamas. Tai, kad ją sėkmingai naudoja pirmaujančios technologijų bendrovės, tokios kaip Google, Microsoft ir Amazon, pabrėžia jos kertinį vaidmenį dinamiškoje dirbtinio intelekto evoliucijoje.

Pasiruošę patys išbandyti RAG technologiją? Atraskite ChatLab funkcijas arba sužinokite, kaip sukurti savo DI pokalbių robotą, veikiantį šios technologijos pagrindu.