RAG (Retrieval-Augmented Generation) היא דרך עדכנית לשפר LLMs בצורה יעילה ביותר, המשלבת כוח יצירתי ואחזור נתונים בזמן אמת. RAG מאפשרת למערכת נתונה מונעת בינה מלאכותית לייצר פלטי הקשר שהם מדויקים, רלוונטיים ומועשרים בנתונים, ובכך נותנים להם יתרון על פני LLMs טהורים.
אופטימיזציה של RAG היא גישה הוליסטית המורכבת מכוונון נתונים, כוונון עדין של מודלים והנדסה מהירה. מאמר זה עובר על רכיבים אלה לעומק כדי לקבל תובנות ממוקדות ארגוניות כיצד רכיבים אלה יכולים להיות הטובים ביותר עבור דגמי AI ארגוניים.
שיפור הנתונים לביצועי AI טובים יותר
- ניקוי וארגון נתונים: יש לנקות את הנתונים תמיד לפני שימוש נכון כדי להסיר שגיאות, כפילויות וקטעים לא רלוונטיים. קח, למשל, AI תמיכת לקוחות. AI צריך להתייחס רק לשאלות נפוצות מדויקות ועדכניות כדי שלא יחשוף מידע מיושן.
- הזרקת מערך נתונים ספציפי לדומיין: הביצועים עשויים להשתפר על ידי הזרקת מערכי נתונים מיוחדים שפותחו עבור תחומים ספציפיים. חלק מההישג הוא הזרקת יומנים רפואיים ודוחות חולים (עם שיקולי פרטיות מתאימים) לבינה מלאכותית בתחום הבריאות כדי לאפשר לבינה מלאכותית של שירותי הבריאות לתת תשובות מושכלות.
- שימוש במטא נתונים: המטא נתונים שבהם נעשה שימוש יכולים לכלול מידע כגון חותמות זמן, מחבר ומזהי מיקום; פעולה זו עוזרת לשליפה על ידי התאמה נכונה בהקשר. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לראות מתי פורסם כתבה חדשותית וזה עשוי לאותת שהמידע הוא עדכני יותר, ולכן צריך להופיע בסיכום.
הכנת נתונים עבור RAG
- איסוף נתונים: ללא ספק זהו השלב הבסיסי ביותר שבו אתה אוסף או קולט נתונים חדשים כדי שהמודל יישאר מודע לעניינים אקטואליים. לדוגמה, בינה מלאכותית שנזהרת מלחזות את מזג האוויר צריכה תמיד לאסוף נתונים וזמן ממאגרי מידע מטאורולוגיים כדי ליצור תחזיות ברות קיימא.
- ניקוי נתונים: שקול את הנתונים הגולמיים המגיעים. יש לבדוק אותם תחילה לפני עיבוד נוסף כדי להסיר שגיאות, חוסר עקביות או בעיות אחרות. זה עשוי לכלול פעילויות כמו פיצול הולם של מאמרים ארוכים למקטעים קצרים שיאפשרו ל-AI להתמקד רק בחלקים הרלוונטיים במהלך ניתוח נטול הקשר.
- מידע חלוקה: לאחר שהנתונים עברו את כל תהליך הניקוי, הם יתארגנו לנתחים קטנים יותר כך שכל נתח לא יחרוג מהגבולות והגורמים שנותחו בשלב הכשרת המודל. כל תמצית חייבת להיות מסוכמת בצורה מתאימה בכמה פסקאות או להפיק תועלת מטכניקות סיכום אחרות.
- הערת נתונים: תהליך המניפולציה שכולל תיוג או זיהוי נתונים מוסיף טרוט חדש לגמרי כדי לשפר את השליפה על ידי יידוע ה-AI על העניין ההקשרי. זה אמור לאפשר ניתוח סנטימנטים יעיל יותר של משוב הלקוח המתומר ליישומי טקסט שימושיים כאשר הם מתויגים עם רגשות ורגשות כלליים.
- תהליכי ה-QA: תהליכי ה-QA חייבים לראות דרך בדיקות איכות קפדניות כך שרק נתונים איכותיים עוברים את תהליכי ההדרכה והשליפה. זה עשוי להיות כרוך בבדיקה כפולה באופן ידני או תוכנתי לצורך עקביות ודיוק.
התאמה אישית של LLMs עבור משימות ספציפיות
ההתאמה האישית של LLM היא התאמה של הגדרות שונות ב-AI כדי להגביר את יעילות המודל בביצוע משימות מסוימות או ברוח הקלה על תעשיות מסוימות. עם זאת, התאמה אישית זו של המודל יכולה לעזור להגביר את היכולת של המודל לזהות דפוס.
- דגמי כוונון עדין: כוונון עדין הוא אימון המודל על מערכי נתונים נתונים ליכולת להבין את הדקויות הספציפיות לתחום. לדוגמה, משרד עורכי דין עשוי לבחור את מודל הבינה המלאכותית הזה כדי לנסח חוזים בצורה מדויקת לאחר מכן, מכיוון שהוא עבר מסמכים משפטיים רבים.
- עדכוני נתונים רציפים: אתה רוצה לוודא שמקורות הנתונים של המודל נמצאים במקום, וזה שומר אותו רלוונטי מספיק כדי להגיב לנושאים מתפתחים. כלומר, AI פיננסי חייב לעדכן באופן קבוע את מסד הנתונים שלו כדי ללכוד את מחירי המניות והדוחות הכלכליים העדכניים ביותר.
- התאמות ספציפיות למשימה: דגמים מסוימים שהותאמו למשימות מסוימות מסוגלים לשנות את אחת מהתכונות והפרמטרים או את שניהם לכאלה המתאימים ביותר למשימה הספציפית הזו. ניתן לשנות AI לניתוח סנטימנטים, למשל, כדי לזהות טרמינולוגיות או ביטויים ספציפיים לתעשייה.
יצירת הנחיות יעילות עבור דגמי RAG
ניתן להבין את הנדסה מהירה כדרך להפיק את הפלט הרצוי באמצעות הנחיה בעלת מבנה מושלם. תחשוב על זה כאילו אתה מתכנת את ה-LLM שלך כדי לייצר פלט רצוי והנה כמה דרכים שבהן תוכל ליצור הנחיה יעילה עבור דגמי RAG:
- הנחיות מוצהרות ומדויקות: הנחיה ברורה יותר מייצרת תגובה טובה יותר. במקום לשאול "ספר לי על טכנולוגיה", זה עשוי לעזור לשאול, "מהן ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיית הסמארטפונים?"
- קידום איטרטיבי של הנחיות: השכלול המתמשך של הנחיה המבוססת על משוב מוסיף ליעילותה. לדוגמה, אם משתמשים מוצאים את התשובות טכניות מדי, ניתן להתאים את ההנחיה כדי לבקש הסבר פשוט יותר.
- טכניקות הנעת הקשר: הנחיה יכולה להיות תלוית הקשר כדי להתאים את התגובות הקרובות יותר לציפיות המשתמשים. דוגמה תהיה שימוש בהעדפות המשתמש או אינטראקציות קודמות בתוך ההנחיות, מה שמפיק הרבה יותר פלטים אישיים.
- סידור הנחיות ברצף לוגי: ארגון הנחיות ברצף הגיוני מסייע בהתמחות
מידע חשוב. לדוגמה, כששואלים על אירוע היסטורי, זה יהיה מתאים יותר קודם כל לומר, "מה קרה?" לפני שהמשיך ושאל, "למה זה היה משמעותי?"
כעת הנה איך להשיג את התוצאות הטובות ביותר ממערכות RAG
צינורות הערכה רגילים: על פי הערכות מסוימות, הקמת מערכת הערכה תסייע ל- RAG לעקוב אחר איכותה לאורך זמן, כלומר, לבחון באופן שוטף את ביצועי השליפה וההפקה של חלקי RAG. בקיצור, לגלות עד כמה AI עונה על שאלות בתרחישים שונים.
שלב לולאות משוב למשתמשים: משוב המשתמש מאפשר שיפורים מתמידים למה שיש למערכת להציע. משוב זה גם מאפשר למשתמש לדווח על דברים שצריכים לטפל בהם נואשות.
