Hogyan válasszunk kontextuskezelési megoldást: RAG vagy hosszú kontextusú nagy nyelvi modellek?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kontextuskezelése kritikus szerepet játszik a feladatok sikeres megoldásában, különösen akkor, amikor nagy mennyiségű információt kell feldolgozni. Két fő megközelítés létezik: a RAG (Retrieval-Augmented Generation), amely hatékonyan előkeresi a releváns információt egy adott feladathoz, és a hosszú kontextusú LLM-ek, melyek nagyobb, összetettebb szöveghosszokat képesek kezelni. A választás ezen megközelítések között számos tényezőtől függ: a feladat teljesítményigényétől, a válaszadási késleltetés korlátaitól, valamint a rendelkezésre álló számítási kapacitástól.

A RAG rendszerek előnye, hogy hatékonyan kezelik a feladatspecifikus kontextust, miközben jelentősen kevesebb számítási erőforrást igényelnek a végrehajtás során, mint a hosszú kontextusú modellek. Ugyanakkor bonyolultabb, hosszú távú függőségeket igénylő feladatok esetében a nagy kontextusú LLM-ek lehetnek alkalmasabbak, mivel képesek mélyebben modellezni a hosszú szövegszekvenciák közötti összefüggéseket. Érdekes módon a két módszer ötvözése is lehetséges, így a RAG segítségével gyorsan elérhető a releváns háttér-információ, míg a hosszú kontextusú modell a részletesebb, komplexebb összefüggések feldolgozására koncentrál.

A kontextus biztosítása ugyan jelentősen javítja a modell és a felhasználó közötti interakció minőségét, azonban a modellek képességei továbbra is korlátokba ütköznek. Az LLM-ek tanítási adathalmaza meghatározza, milyen aktuális vagy releváns információkat tudnak kezelni. Gyorsan változó területeken – mint a jog vagy az orvostudomány – a modellek elavult vagy hiányos tudással rendelkezhetnek, ha nem tartalmazza a tanító adatbázis a legfrissebb fejleményeket. A modell architektúrája és mérete is befolyásolja a teljesítményt, különösen bonyolult vagy szűk szakmai területeken, ahol mélyebb szaktudás szükséges.

A prompt hossza, nyelvezete és bonyolultsága tovább árnyalja a modell teljesítményét. Túlságosan hosszú vagy körmönfont megfogalmazás zavart okozhat, míg egy túl rövid, pontatlan utasítás nem szolgáltat elegendő információt a megfelelő válaszhoz. Az LLM-ek esetében jelen lehetnek továbbá a tanító adatokból eredő torzítások, ami megkívánja a válaszok gondos ellenőrzését, különösen érzékeny vagy kritikus alkalmazási területeken.

A prompt engineering, azaz az utasítások megfogalmazásának finomhangolása alapvető eszköz a hatékony kontextuskezelésben. Ha a felhasználó pontosan meghatározza a kívánt válaszformátumot, például egy táblázatos vagy JSON formátumú adatkinyerést, az jelentősen leegyszerűsíti az adatfeldolgozást és csökkenti a számítási költségeket. Például pénzügyi jelentésekből történő adatkivonáskor a pontos formátum megjelölése segít elkerülni a túlzott, terjengős válaszokat, így gyorsabban és hatékonyabban dolgozható fel az információ.

Az ilyen megközelítések különösen hasznosak, ha nagy adatállományokból vagy dokumentumokból kell specifikus adatokat kinyerni, és a felhasználó számára fontos, hogy a kimenet strukturált és könnyen feldolgozható legyen. Ez nemcsak költségoptimalizálást eredményez, de növeli a válaszok megbízhatóságát és az alkalmazás hatékonyságát.

Fontos, hogy a felhasználók ne csupán a technikai megvalósításokkal legyenek tisztában, hanem értsék a kontextuskezelés és az LLM-ek képességeinek korlátait is. Ez lehetővé teszi, hogy reális elvárásokat támaszthassanak, megfelelő ellenőrzési és korrekciós mechanizmusokat építsenek be, valamint tudatosan kezeljék a válaszok esetleges pontatlanságait vagy torzításait. A megbízható és hatékony alkalmazás érdekében érdemes rendszeresen frissíteni a tanító adatokat, valamint tesztelni és finomítani a promptokat a célfeladatoknak megfelelően.

Hogyan lehet hatékonyan összefoglalni hosszú dokumentumokat LLM segítségével?

A hosszú dokumentumok feldolgozása és azok kulcsfontosságú összefoglalásának megalkotása az egyik legnagyobb kihívás, amellyel a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) rendszerek szembesülnek. A probléma megoldásához elengedhetetlen a különböző szegmensekre bontott dokumentumok hatékony kezelése és az információk gyors összefoglalása. Az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) ebben az esetben kiváló eszközökké válhatnak, amelyek segítenek az információk megértésében és azok tömör, jól strukturált összegzésében.

A legfontosabb lépés, hogy a hosszú dokumentumokat kisebb darabokra, szegmensekre bontjuk, hogy az LLM képes legyen hatékonyan kezelni és feldolgozni őket. A dokumentumok szegmentálása után az egyes részeket egy-egy elemző láncon keresztül lehet futtatni, amely biztosítja, hogy minden részlet alaposan és pontosan legyen feldolgozva. Például, ha egy dokumentumból kulcsfontosságú megállapításokat szeretnénk kinyerni, alkalmazhatunk egy egyszerű for ciklust, amely az egyes szegmensekből kinyeri az insight-okat, és ezeket egy listába menti.

Az insights kinyeréséhez az LLM-et úgy hívjuk meg, hogy az dokumentumot és egy előre meghatározott kérdést ("Provide Key insights from the following text") tartalmazó paraméterekkel dolgozik. Az ilyen típusú elemzés eredményeként a következő módon nézhet ki egy insight:

xml
Copy code
Az Amazon a gazdasági nehézségekkel teli időkben is egyensúlyban tartotta a költségcsökkentést és a hosszú távú befektetéseket, mint például az AWS-be való folyamatos beruházás 2001-es dot-com válság és a 2008-2009-es recesszió idején.

Ez a formátum lehetővé teszi, hogy az egyes megállapításokat világosan és jól strukturáltan dolgozzuk fel később, hogy megkönnyítsük az utólagos feldolgozást. Miután az összes insightot kigyűjtöttük a dokumentumokból, egy másik lánc segítségével összefoglalhatjuk őket. Ezáltal egy tömör és könnyen érthető összefoglalót kaphatunk, amely az összes releváns információt tartalmazza.

Az összefoglalók generálásához használhatunk például egy előre definiált promptot, amely tartalmazza az összes insightot, és arra kérjük az LLM-et, hogy hozza létre az összesített szöveget. Az összegzés eredménye a következőképpen nézhet ki:

xml
Copy code
Az Amazon folyamatosan alkalmazkodik a változó gazdasági környezethez, miközben hosszú távú növekedési lehetőségekbe fektet, mint például az AWS, a reklám, az egészségügy és az nemzetközi terjeszkedés.

Az ilyen típusú összefoglalás segíti a vállalatok és más szervezetek számára a gyors döntéshozatalt, mivel a hosszú dokumentumok feldolgozása és az összefoglalás gyors és hatékony módon történhet.

A legtöbb esetben a láncokat különböző típusú szegmensekhez igazíthatjuk, például más típusú információk vagy különböző dokumentumformátumok esetében. A láncolt rendszerek tehát nemcsak az összefoglalás létrehozásában, hanem az információk pontos és hatékony feldolgozásában is kulcsszerepet játszanak.

Fontos, hogy a különböző összefoglalási technikák közül választhassunk a feladatnak megfelelően. Például, ha a célunk a dokumentumok hosszú távú trendjeinek megértése, akkor az "összegző" típusú láncot alkalmazhatjuk, míg ha konkrét információk kinyerésére van szükség, akkor egy más típusú elemző lánc is megfelelő lehet. Az LLM-ek segítségével végzett elemzés során mindig figyelembe kell venni a feldolgozott információk kontextusát és jelentőségét.

A legújabb kutatások és technológiai fejlesztések alapján az LLM-ek az egyik legfontosabb eszközzé váltak a nagy mennyiségű adat feldolgozásában és az összefoglalás előállításában. A legfontosabb előnyük, hogy képesek a hatalmas mennyiségű adatot gyorsan és hatékonyan feldolgozni, miközben az elemzések rendkívül pontosak és relevánsak maradnak. Az LLM-ek továbbá képesek alkalmazkodni a felhasználók igényeihez, és különböző összefoglalási technikákat alkalmazni a kívánt eredmény eléréséhez.