Čo je RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) je architektúra umelej inteligencie, ktorá kombinuje vyhľadávanie informácií z externých zdrojov s generovaním textu pomocou jazykových modelov. Tento prístup umožňuje AI systémom poskytovať odpovede založené na aktuálnych a overiteľných dátach, nie len na informáciách získaných počas trénovania modelu.

Architektúra RAG

RAG pozostáva z dvoch hlavných komponentov – retriever (vyhľadávač) a generator (generátor). Retriever prehľadáva databázu dokumentov alebo znalostný systém a identifikuje relevantné informácie na základe používateľského dotazu. Generator, typicky veľký jazykový model, následne tieto informácie spracuje a vytvorí koherentnú odpoveď.

Proces prebieha v niekoľkých krokoch. Používateľský dotaz sa najprv transformuje do vektorovej reprezentácie (embedding). Táto reprezentácia sa porovná s vektormi uloženými v databáze pomocou techniky podobnostného vyhľadávania. Najrelevantnejšie dokumenty sa potom pridajú do kontextu pre jazykový model, ktorý vygeneruje finálnu odpoveď.

Výhody oproti tradičným jazykovým modelom

Tradičné jazykové modely sú obmedzené informáciami z trénovacích dát, ktoré môžu byť zastarané alebo neúplné. RAG tento problém rieši dynamickým prístupom k aktuálnym zdrojom. Medzi hlavné výhody patrí:

• Prístup k aktuálnym informáciám bez potreby opätovného trénovania modelu
• Možnosť citovať zdroje a overovať odpovede
• Zníženie výskytu halucinácií – vymyslených informácií
• Škálovateľnosť – pridanie nových dokumentov nevyžaduje zmenu modelu

Vieš, že…

…architektúra RAG bola prvýkrát predstavená výskumníkmi z Meta AI v roku 2020 v článku „Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks“?

Obmedzenia RAG

Napriek výhodám má RAG určité limitácie. Kvalita výstupov závisí od kvality a relevantnosti dokumentov v znalostnej báze. Ak databáza obsahuje nesprávne alebo neaktuálne informácie, model ich môže prevziať do odpovede. Vyhľadávanie tiež nemusí vždy identifikovať najrelevantnejšie dokumenty, najmä pri nejasne formulovaných dotazoch.

Implementácia RAG vyžaduje dodatočnú infraštruktúru – vektorovú databázu, pipeline na spracovanie dokumentov a optimalizáciu vyhľadávania. To zvyšuje komplexnosť systému v porovnaní so samostatným jazykovým modelom.

Príklady použitia RAG

RAG nachádza uplatnenie v rôznych oblastiach. V podnikových chatbotoch umožňuje odpovedať na otázky zákazníkov na základe internej dokumentácie. V právnických aplikáciách pomáha vyhľadávať relevantné precedensy a legislatívu. V zdravotníctve podporuje lekárov pri hľadaní informácií v medicínskej literatúre.

Developeri využívajú RAG pri tvorbe systémov pre prácu s technickou dokumentáciou, kde kontextová AI dokáže kombinovať informácie z viacerých zdrojov a generovať relevantné odpovede na špecifické otázky.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Meta AI Research – Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks: https://ai.meta.com/research/publications/retrieval-augmented-generation-for-knowledge-intensive-nlp-tasks/
• Hugging Face Documentation – RAG: https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/rag

Odporúčané zdroje:

• arXiv – pôvodný článok o RAG architektúre: https://arxiv.org