Содержание:

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и Gemini, произвели революцию в области обработки естественного языка. Они способны генерировать тексты, переводить языки и отвечать на вопросы с поразительной точностью. Однако, у них есть ограничение: они обучаются на статическом наборе данных и не имеют доступа к актуальной информации или специфическим знаниям, хранящимся в вашей базе данных.

Традиционные методы поиска, по ключевым словам, часто оказываются недостаточно точными и не способны уловить нюансы запроса, особенно если речь идет о сложных или узкоспециализированных темах.

Retrieval Augmented Generation (RAG) – это инновационный подход, который объединяет мощь LLM с возможностью поиска по внешним источникам данных. RAG позволяет LLM получать доступ к актуальной информации в режиме реального времени, что значительно расширяет их возможности. Но как добиться максимальной точности и релевантности поиска с помощью LLM, используя RAG? Об этом и пойдет речь далее.   

1. Что такое RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) — это как дать вашему умному помощнику (LLM) доступ к огромной библиотеке. Представьте, что вы спрашиваете ChatGPT о последних финансовых новостях вашей компании. Сам по себе, ChatGPT не знает этих данных. Retrieval Augmented Generation позволяет ему обратиться к вашей внутренней базе данных, найти нужную информацию и на её основе сформулировать актуальный и точный ответ.   

Таким образом, Retrieval Augmented Generation расширяет знания LLM, позволяя им использовать внешние источники информации, такие как ваша база данных, для генерации более полных и релевантных ответов. Это как объединить интеллект LLM с вашей собственной базой знаний.

2. Глубокое погружение в архитектуру решения для управления знаниями на основе RAG

Это решение использует передовые методы нейронных сетей и Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеллектуального управления информацией. В отличие от традиционных поисковых систем, оно не просто ищет совпадения ключевых слов, а "понимает" смысл запроса и предоставляет точные, контекстуально-обоснованные ответы, извлекая информацию из наиболее релевантных источников. В основе этой системы лежит сложная архитектура, которую мы подробно рассмотрим ниже.

Архитектура решения:

Система состоит из нескольких ключевых компонентов, работающих в синергии:

1. Модуль предобработки текста: Этот модуль подготавливает входные данные для обработки нейронными сетями. Он выполняет такие задачи, как очистка от шума, удаление лишних символов, нормализация текста и приведение его к единому формату. Цель: Обеспечить качественные данные для последующего анализа.

2. Модуль чанкирования: Большие текстовые документы разбиваются на более мелкие фрагменты – чанки. Размер чанка – важный параметр, влияющий на производительность и точность системы. Цель: Разбить текст на управляемые фрагменты для эффективной обработки нейронными сетями.

3. Сеть для создания эмбеддингов (Семантическая модель): Сердце системы. Эта нейронная сеть преобразует текстовые чанки и запросы пользователей в векторные представления – эмбеддинги. Каждый эмбеддинг – это список чисел, представляющий смысл текста в многомерном пространстве. Семантически похожие фрагменты текста будут иметь похожие векторные представления. Цель: Преобразовать текст в математическую форму, понятную для нейронных сетей, и сохранить семантический смысл. В качестве этой сети могут использоваться Sentence Transformers, BERT, или другие подобные модели.

4. Векторная база данных: Специализированная база данных, хранящая эмбеддинги всех чанков. Она оптимизирована для быстрого поиска ближайших векторов. Цель: Эффективное хранение и быстрый доступ к векторным представлениям текстовой информации. Примеры таких баз данных: Faiss, Pinecone, Weaviate, Milvus.

5. Модуль поиска кандидатов (Retrieval): При поступлении запроса пользователя, этот модуль ищет в векторной базе данных эмбеддинги, наиболее близкие к эмбеддингу запроса. Это позволяет быстро найти потенциально релевантные чанки текста. Цель: Эффективно отобрать кандидатов для дальнейшего анализа.

6. Кросс-энкодер (Reranking): Этот компонент выполняет более точную оценку релевантности отобранных кандидатов. Он учитывает контекст как запроса, так и каждого чанка, что позволяет более точно ранжировать кандидатов по степени соответствия запросу. Цель: Уточнить релевантность кандидатов и отсеять ложноположительные результаты.

7. Gemini (или другая LLM - Генератор): Получив ранжированный список релевантных чанков, Gemini (или другая большая языковая модель) генерирует связный и информативный ответ на запрос пользователя. Цель: Сгенерировать ответ на основе наиболее релевантной информации, извлеченной из документов.

8. Модуль постобработки: Этот модуль может выполнять дополнительные действия со сгенерированным ответом, например, форматирование, проверку на корректность и т.д. Цель: Подготовить ответ для представления пользователю.

Благодаря этой архитектуре, система способна эффективно обрабатывать большие объемы текстовой информации и предоставлять точные и релевантные ответы на сложные вопросы.  

3. Предобработка текста

Давайте разберем три ключевых этапа обработки информации в нашей системе: чанкирование, создание эмбеддингов и запись в базу данных. Каждый из этих этапов играет важную роль в обеспечении быстрого и точного поиска информации.

1. Чанкирование:

Представьте себе большую книгу. Чтобы быстро найти нужную информацию, вы не будете читать ее от корки до корки, а скорее воспользуетесь оглавлением или поиском по ключевым словам. Аналогично, чанкирование разбивает большие текстовые документы на более мелкие, управляемые фрагменты – чанки. Это как разбиение книги на главы или разделы. Каждый чанк представляет собой логически связанный фрагмент текста, например, абзац или несколько предложений. Размер чанка – важный параметр, который подбирается эмпирически и зависит от типа текста и требований к системе. Слишком маленькие чанки могут потерять контекст, а слишком большие – снизить эффективность поиска.

Чанки

2. Создание эмбеддингов:

После того, как текст разбит на чанки, каждый чанк преобразуется в векторное представление – эмбеддинг. Эмбеддинг - это список чисел, который представляет собой математическое описание смысла чанка. Представьте, что каждое число в этом списке соответствует определенному аспекту смысла текста. Чем ближе значения чисел в эмбеддингах двух чанков, тем ближе их смысл. Для создания эмбеддингов используются специальные нейронные сети, обученные на больших объемах текстовых данных. Эти сети способны "понимать" смысл текста и преобразовывать его в математическую форму.

Эмбеддинг

3. Запись в базу данных:

После создания эмбеддингов, они вместе с соответствующими чанками текста записываются в специализированную векторную базу данных. Эта база данных оптимизирована для быстрого поиска ближайших векторов.

Вместе эти три этапа – чанкирование, создание эмбеддингов и запись в базу данных – формируют основу для эффективного и интеллектуального поиска информации.

4. Какие шаги включает в себя процесс обработки запроса пользователя

1. Запрос:

Пользователь формулирует свой запрос на естественном языке. Это может быть вопрос, ключевое слово или фраза, описывающая интересующую информацию. Например: «Какие методологии используются при разработке программного обеспечения?»

2. Создание вектора:

Запрос пользователя проходит тот же процесс преобразования в векторное представление (эмбеддинг), что и чанки текста при индексации. Такой же тип нейронной сети, используемый для создания эмбеддингов документов, применяется и здесь, чтобы получить вектор, отражающий смысл запроса.

3. Поиск ближайших векторов:

Созданный вектор запроса используется для поиска наиболее похожих векторов в базе данных эмбеддингов. Система использует алгоритмы поиска ближайших соседей, оптимизированные для работы с векторными данными. Результатом этого этапа является список кандидатов – чанков, чьи эмбеддинги наиболее близки к эмбеддингу запроса.

Для определения семантической близости этих векторов используется косинусное сходство, которое измеряет угол между векторами, а не расстояние между ними в многомерном пространстве. Это позволяет абстрагироваться от величины векторов и сконцентрироваться на их направленности, которая отражает семантический смысл текста.

Косинусное сходство вычисляется как косинус угла между двумя векторами. Значение косинуса варьируется от -1 до 1. Значение, близкое к 1, указывает на высокую степень сходства, то есть векторы направлены практически одинаково. Значение, близкое к 0, свидетельствует об ортогональности векторов и отсутствии семантической связи между соответствующими текстами. Отрицательные значения косинусного сходства, приближающиеся к -1, могут интерпретироваться как противоположность смыслов.

4. Реранжирование (с помощью кросс-энкодера):

Список кандидатов, полученный на предыдущем шаге, может содержать не совсем релевантные чанки. Для более точной оценки релевантности используется кросс-энкодер. Кросс-энкодер принимает на вход вектор запроса и вектор каждого кандидата и вычисляет меру их семантической близости, учитывая контекст. На основе этих оценок кандидаты реранжируются – выбирая чанки, с наибольшим смысловым сходством.

В контексте использования моделей для семантического поиска, тексты о разработке программного обеспечения и разработке лекарств могут демонстрировать высокий уровень семантической схожести, несмотря на различие предметных областей. Это обусловлено наличием общей терминологии и схожих концепций. Оба текста содержат слова, связанные с процессами исследования, разработки, планирования, тестирования, оптимизации и использования современных технологий. Кроме того, в них обсуждаются важность эффективности, снижения затрат и высокого качества результата. Сематические модели, чувствительные к таким лексическим и смысловым параллелям, могут присвоить этим текстам векторы с высокой степенью сходства.

Однако, хотя эти тексты действительно разделяют общие высокоуровневые концепции, их конкретное содержание и предметная область существенно различаются. Разработка программного обеспечения и разработка лекарств — это фундаментально разные процессы с различными методологиями, инструментами и целями.

Для точной дифференциации таких текстов и определения их релевантности конкретному запросу требуется более тонкий инструмент, чем простое сравнение векторных представлений. Кросс-энкодеры, специально обученные на задачах сравнения текстов, оказываются более эффективными в данной ситуации. Они способны улавливать не только поверхностное лексическое сходство, но и более глубокие семантические связи между запросом и текстом. Например, если запрос касается конкретных методологий разработки ПО, кросс-энкодер, обученный на задачах сравнения, сможет отличить текст о разработке ПО от текста о разработке лекарств, несмотря на их поверхностную схожесть в векторах, и выдать более релевантный результат. Таким образом, кросс-энкодеры повышают точность семантического поиска за счет более глубокого понимания связи между запросом и текстом.

Именно чанки с наибольшей оценкой будут переданы в большую модель для анализа и ответа на вопрос.

5. LLM (Большая языковая модель - например, Gemini):

Отранжированный список наиболее релевантных чанков передается в большую языковую модель (LLM), например, Gemini. LLM анализирует эти чанки и генерирует связный и информативный ответ на запрос пользователя, синтезируя информацию из предоставленных фрагментов.

6. Возврат ответа:

Сгенерированный LLM ответ возвращается пользователю. Он представляет собой контекстуально-обоснованный ответ на запрос, основанный на информации, содержащейся в базе знаний.

Этот многоэтапный процесс обеспечивает точность и релевантность ответов на запросы пользователей, даже если формулировка запроса отличается от текста в документах.

Пример реального применения:

Предыдущее упрощенное описание служило лишь введением в эту мощную технологию. Чтобы оценить ее истинный потенциал, давайте перейдем к практическому применению. Стремясь повысить эффективность и производительность разработки, мы внедрили механизм Retrieval-Augmented Generation для работы с обширной проектной документацией. Вся документация была тщательно обработана и загружена в систему. Ниже представлен наглядный пример работы Retrieval-Augmented Generation в виде таблицы с вопросом и сгенерированным автоматически ответом. Этот пример иллюстрирует, как Retrieval-Augmented Generation способен мгновенно извлекать точную информацию из большого объема документации, существенно ускоряя и облегчая работу разработчиков.

5. Преимущества Retrieval-Augmented Generation перед обычным поиском и гибкость развертывания

Retrieval-Augmented Generation (RAG) предлагает ряд существенных преимуществ по сравнению с традиционными поисковыми системами, особенно когда речь идет о работе с большими объемами текстовой информации и сложными запросами.

Почему RAG лучше обычного поиска?

• Контекстуальное понимание: Обычный поиск, как правило, основан на ключевых словах. Он находит документы, содержащие заданные слова, но не "понимает" контекст запроса. Retrieval-Augmented Generation, напротив, анализирует смысл запроса и ищет информацию, релевантную этому смыслу, даже если она выражена другими словами.

• Точные и связные ответы: Обычный поиск выдает список документов, которые пользователь должен просмотреть и самостоятельно извлечь нужную информацию. Retrieval-Augmented Generation же генерирует связный ответ на запрос, синтезируя информацию из нескольких источников, что экономит время и усилия пользователя.

• Адаптация к сложным запросам: RAG эффективно обрабатывает сложные, многогранные запросы, которые сложно сформулировать в виде ключевых слов. Он способен "разобрать" запрос на составляющие и найти информацию, релевантную каждой из них.

• Актуальность информации: RAG основывается на вашей внутренней базе знаний, поэтому ответы всегда актуальны и отражают специфику вашей организации.

• Объяснение источника информации: RAG может указывать, на основе каких документов был сгенерирован ответ, что повышает доверие к информации и позволяет пользователю самостоятельно проверить ее.

Почему Retrieval-Augmented Generation эффективнее использования собственной генеративной модели?

Обучение и поддержка собственной генеративной модели — ресурсоемкая задача. Это требует:

• Огромные вычислительные мощности: Обучение генеративных моделей требует мощного оборудования и большого количества времени.

• Большие объемы данных: Для достижения приемлемой точности генеративные модели нуждаются в огромных обучающих датасетах, которые не всегда доступны.

• Специализированные знания: Разработка и поддержка генеративных моделей требует высокой квалификации специалистов в области машинного обучения.

В отличие от этого, RAG позволяет использовать уже существующие, предварительно обученные большие языковые модели (LLM), такие как Gemini. Эти модели уже обучены на огромных датасетах и обладают высокой точностью. Использование LLM в рамках RAG значительно снижает требования к ресурсам и упрощает развертывание системы.

Кроме того, точность ответов при использовании собственной, менее мощной генеративной модели, обычно ниже, чем при использовании больших LLM. Это связано с тем, что большие LLM обучены на значительно больших объемах данных и обладают более сложной архитектурой.

Гибкость развертывания и экономия ресурсов:

Retrieval-Augmented Generation может быть развернут на вашей собственной инфраструктуре, что обеспечивает полный контроль над данными и соответствие требованиям безопасности. Это особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальной информацией.

Более того, внедрение RAG требует значительно меньше ресурсов, чем создание или дообучение большой генеративной модели с нуля. Вы можете использовать существующие предварительно обученные модели и адаптировать их к своим задачам, что существенно сокращает время и затраты на разработку.

В итоге, RAG представляет собой эффективное и гибкое решение для управления знаниями, которое превосходит традиционный поиск по точности, релевантности и удобству использования. Он позволяет максимально эффективно использовать информационные ресурсы вашей организации и принимать более обоснованные решения.

Заключение:

Описанный метод предоставляет эффективный способ автоматизации поиска, анализа и структурирования информации. Однако стоит отметить, что существуют и более сложные подходы, позволяющие достичь еще большей точности и глубины анализа. Эти продвинутые методы способны учитывать тончайшие нюансы смысла, обрабатывать сложные запросы и предоставлять более структурированные и информативные ответы. Применение таких подходов открывает возможности для решения более широкого круга задач и получения более ценных результатов.

Специалист компании ООО "Кодерлайн"

Семен Чернов