Большинству из нас знакомы чат-боты на порталах обслуживания клиентов, в государственных учреждениях и через такие сервисы, как Google Bard и OpenAI. Они удобны, просты в использовании и всегда доступны, что приводит к их все более широкому использованию в различных приложениях в Интернете.
К сожалению, большинство современных чат-ботов ограничены из-за того, что они полагаются на статические данные обучения. Данные, выводимые этими системами, могут быть устаревшими, что ограничивает нашу способность получать информацию в режиме реального времени для наших запросов. У них также есть трудности с пониманием контекста, неточностями, обработкой сложных запросов и ограниченной способностью адаптироваться к нашим меняющимся потребностям.
Чтобы преодолеть эти проблемы, были разработаны передовые методы, такие как поиск-дополненная генерация (RAG). Используя различные внешние источники информации, включая данные в режиме реального времени из открытой сети, системы RAG могут расширять свою базу знаний в режиме реального времени и предоставлять более точные и контекстуальные ответы на запросы пользователей, чтобы улучшить их общую производительность и адаптируемость.
Содержание
Чат-боты: проблемы и ограничения
Современные чат-боты используют различные технологии для решения задач обучения и вывода, включая методы обработки естественного языка (NLP), алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и такие платформы, как TensorFlow или PyTorch. Они полагаются на системы, основанные на правилах, анализ настроений и модули управления диалогами, чтобы интерпретировать вводимые пользователем данные, генерировать соответствующие ответы и поддерживать поток разговора.
Однако, как упоминалось ранее, эти чат-боты сталкиваются с рядом проблем. Ограниченное понимание контекста часто приводит к общим или нерелевантным ответам, поскольку статические наборы обучающих данных могут не отражать разнообразие реальных разговоров.
Кроме того, без интеграции данных в реальном времени чат-боты могут проявлять «галлюцинации» и неточности. Они также с трудом справляются со сложными запросами, требующими более глубокого контекстуального понимания и неспособными адаптироваться к открытым знаниям, развивающимся тенденциям и предпочтениям пользователей.
Улучшите работу чат-бота с помощью RAG
RAG сочетает в себе генеративный искусственный интеллект с поиском информации из внешних источников в открытой сети. Этот подход значительно улучшает контекстуальное понимание, точность и актуальность моделей ИИ. Кроме того, информация в базе знаний системы RAG может динамически обновляться, что делает ее легко адаптируемой и масштабируемой.
RAG использует различные технологии, которые можно разделить на разные группы: фреймворки и инструменты, семантический анализ, векторные базы данных, поиск по сходству и приложения конфиденциальности/безопасности. Каждый из этих компонентов играет решающую роль, позволяя системам RAG эффективно извлекать и генерировать контекстуально релевантную информацию, сохраняя при этом меры конфиденциальности и безопасности.
Используя комбинацию этих технологий, системы RAG могут улучшить свою способность понимать запросы пользователей и реагировать на них более точно и эффективно, обеспечивая более увлекательное и информативное взаимодействие.
Платформы и связанные с ними инструменты обеспечивают структурированную среду для эффективной разработки и развертывания моделей генерации с расширенными возможностями запросов. Они предоставляют готовые модули и инструменты для поиска данных, обучения моделей и вывода, оптимизируя процесс разработки и снижая сложность реализации.
Кроме того, структуры облегчают сотрудничество и стандартизацию внутри исследовательского сообщества, позволяя исследователям обмениваться моделями, воспроизводить результаты и быстрее продвигать область RAG.
В настоящее время используются следующие фреймворки:
- LangChain: платформа, специально разработанная для приложений с расширенной генерацией данных (RAG), интегрирующая генеративный искусственный интеллект с методами поиска данных.
- LlamaIndex: специальный инструмент для приложений RAG, который позволяет эффективно индексировать и запрашивать информацию из различных источников знаний.
- Weaviate: одна из наиболее популярных векторных баз; у него есть модульное приложение RAG под названием Verba, которое может интегрировать базу данных в генеративные модели искусственного интеллекта.
- Chroma: инструмент, предоставляющий такие функции, как инициализация клиента, хранение данных, запросы и манипуляции.
Векторные базы данных для быстрого поиска данных
Векторные базы данных эффективно хранят многомерные векторные представления общедоступных веб-данных, обеспечивая быстрый и масштабируемый поиск соответствующей информации. Организуя текстовые данные в виде векторов в непрерывном векторном пространстве, векторные базы данных облегчают семантический поиск и сравнение сходства, тем самым повышая точность и релевантность генерируемых ответов в RAG-системах. Кроме того, векторные базы данных поддерживают динамические обновления и адаптируемость, позволяя моделям RAG постоянно интегрировать новую информацию из Интернета и со временем улучшать свою базу знаний.
Некоторые популярные базы данных векторов: Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j и Qdrant. Они могут обрабатывать многомерные данные для систем RAG, требующих сложных векторных операций.
Семантический анализ, поиск сходства и безопасность
Семантический анализ и сходство позволяют системам RAG понимать контекст пользовательских запросов и извлекать соответствующую информацию из огромных наборов данных. Анализируя значение и взаимосвязь между словами и фразами, инструменты семантического анализа гарантируют, что приложения RAG генерируют контекстуально релевантные ответы. Аналогичным образом, алгоритмы поиска по сходству используются для идентификации документов или фрагментов данных, которые помогут LLM более точно ответить на запрос, предоставив ему более широкий контекст.
Инструменты семантического анализа и поиска сходства, используемые в системах RAG, включают:
- Семантическое ядро: предоставляет расширенные возможности семантического анализа и помогает понимать и обрабатывать сложные языковые структуры.
- FAISS (поиск сходства Facebook AI): библиотека, разработанная Facebook AI Research для эффективного поиска сходства и кластеризации многомерных векторов.
И последнее, но не менее важное: инструменты защиты данных и безопасности необходимы RAG для защиты конфиденциальных пользовательских данных и обеспечения доверия к системам искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий повышения конфиденциальности, таких как шифрование и контроль доступа, системы RAG могут защитить информацию пользователя при получении и обработке данных.
Кроме того, надежные меры безопасности предотвращают несанкционированный доступ или манипулирование моделями RAG и обрабатываемыми ими данными, тем самым снижая риск утечки данных или неправильного использования.
- Skyflow GPT Privacy Vault: предоставляет инструменты и механизмы для обеспечения конфиденциальности и безопасности в приложениях RAG.
- Javelin LLM Gateway: LLM корпоративного уровня, который позволяет организациям применять политики контроля, соблюдать меры управления и обеспечивать комплексные меры безопасности. Это включает в себя предотвращение утечек данных для обеспечения безопасного и совместимого использования модели.
Использование новых технологий в будущих чат-ботах
Новые технологии, используемые системами RAG, представляют собой заметный прогресс в использовании ответственного ИИ и направлены на значительное улучшение функциональности чат-ботов. Путем плавной интеграции возможностей сбора и генерации веб-данных RAG обеспечивает лучшее понимание контекста, доступ к веб-данным в реальном времени и оперативность реагирования. Эта интеграция обещает революционизировать то, как мы взаимодействуем с системами на базе искусственного интеллекта, обещая более интеллектуальный, более контекстно-зависимый и надежный опыт, поскольку RAG продолжает развивать и совершенствовать возможности своих чат-ботов с искусственным интеллектом.
Мы предлагаем лучшее программное обеспечение для службы поддержки.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
