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.
Wyobraź sobie, że ChatGPT to genialny student, który jednak uczył się dwa lata temu i czasem zmyśla. RAG (Retrieval Augmented Generation) to proces, w którym wręczamy temu studentowi aktualny podręcznik Twojej firmy (np. bazę PIM, instrukcje PDF) i mówimy: "Odpowiedz na pytanie klienta, ale korzystaj wyłącznie z tego, co jest napisane na tej stronie". Dzięki temu AI generuje płynne odpowiedzi, ale oparte twardo na Twoich, zweryfikowanych danych.
Tak, w znacznym stopniu ogranicza to ryzyko. W modelu RAG system najpierw przeszukuje Twoją bazę wiedzy, znajduje odpowiednie fragmenty, a dopiero potem prosi AI o zredagowanie odpowiedzi na ich podstawie. Jeśli system nie znajdzie informacji w Twoich dokumentach, może zostać skonfigurowany tak, by odpowiedzieć: "Nie posiadam takiej informacji", zamiast zmyślać fakty, co jest kluczowe w zastosowaniach technicznych i obsłudze klienta.
Nie, i to jest największa zaleta tej technologii. Trenowanie modelu (Fine-tuning) jest drogie i czasochłonne. RAG pozwala korzystać z gotowych, potężnych modeli (jak GPT-4 czy Claude) i "karmić" je Twoimi danymi w czasie rzeczywistym. Gdy zaktualizujesz cenę w systemie PIM, RAG "zobaczy" to natychmiast, bez konieczności ponownego trenowania czegokolwiek.
Praktycznie każde dane tekstowe, które posiadasz w firmie. LemonMind integruje systemy RAG z:
Systemami PIM: (opisy produktów, parametry techniczne).
Bazami wiedzy i FAQ: (polityki zwrotów, instrukcje serwisowe).
Plikami dokumentów: (PDF, DOCX, wewnętrzne wiki). Dzięki temu możesz stworzyć "Asystenta Sprzedaży", który zna cały Twój asortyment, lub "Asystenta Serwisanta", który zna każdą instrukcję naprawy.
Tak. W architekturze RAG Twoja pełna baza wiedzy jest przechowywana na Twoich bezpiecznych serwerach (w tzw. wektorowej bazie danych). Do modelu językowego (LLM) wysyłany jest tylko ten mały fragment informacji, który jest potrzebny do odpowiedzi na bieżące pytanie użytkownika. Nie udostępniasz całej swojej własności intelektualnej publicznym modelom do trenowania.
Umów się na niezobowiązujące spotkanie i dowiedz się jakie rozwiązania może wdrożyć Twoja firma
Martin Broda
+48 723 395 567
Polski
