Retrieval-Augmented Generation (RAG) to nowatorska technika w dziedzinie sztucznej inteligencji, która łączy możliwości wyszukiwania informacji z generowaniem odpowiedzi tekstowej. Można to porównać do połączenia ChatGPT z dedykowaną bazą wiedzy.
Aby zrozumieć działanie tej technologii, wyobraźmy sobie salę sądową. Sędzia reprezentuje model językowy (LLM), który posiada szeroką, ogólną wiedzę o prawie, podobnie jak LLM ma ogólną wiedzę o świecie i aktualnych wydarzeniach. Każda nowa sprawa sądowa to jak nowe zapytanie od użytkownika do systemu AI.
Gdy sędzia staje przed skomplikowaną sprawą wymagającą specjalistycznej wiedzy, wkracza do akcji asystent sądowy. Ten asystent symbolizuje proces "retrieval" w technologii RAG. Jego zadaniem jest przeszukanie obszernej biblioteki prawniczej (naszej bazy wiedzy) w poszukiwaniu odpowiednich precedensów i szczegółowych informacji.
Asystent, znalazłszy odpowiednie dokumenty, dostarcza je sędziemu. Ten etap odpowiada za wyszukiwanie najbardziej trafnych informacji z bazy wiedzy. Sędzia analizuje dostarczone materiały w kontekście sprawy, łącząc swoją ogólną wiedzę prawniczą ze szczegółowymi informacjami z dokumentów. Finalnie wydaje wyrok, który jest połączeniem ogólnego zrozumienia prawa i specyficznych faktów z danej sprawy.
Ten proces odpowiada etapowi generowania odpowiedzi przez model AI, gdzie łączy on swoją ogólną wiedzę z pozyskanymi informacjami. Podobnie jak sędzia cytuje konkretne przepisy i precedensy, algorytm może podawać źródła informacji, zwiększając wiarygodność swoich odpowiedzi.
System przeszukuje obszerną bazę danych lub zbiór dokumentów.
Zapytanie użytkownika jest przekształcane na format numeryczny, zwany wektorem.
System znajduje najbardziej odpowiednie informacje, porównując wektory.
Model AI łączy znalezione informacje z własną wiedzą, tworząc finalną odpowiedź.
Zastosowania tej technologii są niezwykle szerokie. Możemy wyobrazić sobie asystentów medycznych wspierających lekarzy najnowszymi badaniami, analityków finansowych korzystających z aktualnych danych rynkowych czy zaawansowane systemy wsparcia klienta. Technologia ta znajduje również zastosowanie w szkoleniach pracowników i narzędziach zwiększających produktywność programistów.
W branży HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning), RAG może być zastosowany w systemach zarządzania informacjami o produktach (Product Information Management, PIM). Na przykład, katalog produktów wentylacyjnych może zawierać tysiące specyfikacji technicznych, instrukcji montażu oraz dokumentacji serwisowej. RAG umożliwia szybkie i precyzyjne wyszukiwanie informacji na temat konkretnego modelu wentylatora, jego parametrów technicznych, kompatybilności z innymi urządzeniami oraz dostępnych części zamiennych. Dzięki temu technicy i sprzedawcy mogą szybko uzyskać dostęp do potrzebnych informacji, co zwiększa efektywność obsługi klienta i serwisu.
W branży Health and Beauty, RAG może działać jako asystent posiadający pełną wiedzę o składnikach produktów, możliwych skutkach ubocznych oraz odpowiednich zastosowaniach. Na przykład, klienci szukający kremu do twarzy mogą zapytać o składniki, które są odpowiednie dla ich typu skóry lub o potencjalne alergeny. RAG może również dostarczyć informacje na temat badań klinicznych, opinii innych użytkowników oraz rekomendacji dermatologicznych, co zwiększa zaufanie do zakupu i satysfakcję klientów.
W branży budowlanej i DIY, RAG może pomóc w doborze produktów pod konkretne zastosowanie lub styl. Na przykład, jeśli klient chce wyremontować łazienkę i szuka płytek, RAG może zasugerować produkty, które pasują do wybranego stylu, koloru i budżetu. Podobnie, jeśli klient szuka kostki brukowej do ogrodu, RAG może dostarczyć informacje na temat różnych rodzajów kostki, ich trwałości, metod układania oraz kompatybilności z innymi elementami krajobrazu.
Aby proces działał prawidłowo, ważne jest posiadanie wysokiej jakości bazy wiedzy i efektywnych algorytmów wyszukiwania. Szybkość odpowiedzi oraz bezpieczeństwo zapewnia korzystanie z hermetycznej bazy danych. Korzystając z dostępu przez API modeli językowych firm takich jak Meta, OpenAI, Microsoft, Google czy Nvidia, technologia ta daje niemal nieskończone możliwości jej wykorzystania. Wraz z rozwojem modeli językowych i wykorzystujących je aplikacji, w najbliższych latach możemy spodziewać się:
Jeszcze bardziej zaawansowanych systemów AI, łączących różne modele językowe i bazy wiedzy
Wysoce wyspecjalizowanych asystentów AI dla konkretnych branż i zastosowań
Integracji z innymi technologiami AI, takimi jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie mowy
Technologia łączy siłę modeli językowych z precyzją systemów wyszukiwania informacji. Otwiera nowe możliwości w zakresie przetwarzania i wykorzystania wiedzy, obiecując bardziej inteligentne, wiarygodne i użyteczne systemy AI w przyszłości. Podobnie jak w analogii sądowej, technologia pozwala systemom AI na wydawanie "wyroków", które są zarówno mądre, jak i precyzyjne, oparte na szerokiej wiedzy i konkretnych faktach.
Umów się na niezobowiązujące spotkanie i dowiedz się jakie rozwiązania może wdrożyć Twoja firma
Martin Broda
+48 723 395 567
Polski
