A RAG (Retrieval-Augmented Generation) rendszerek a mesterséges intelligencia egyik legújabb és legfejlettebb alkalmazásai, amelyek az adatok hatékonyabb feldolgozására és a válaszok pontosítására építenek. Az alapvető működési elv az, hogy a rendszer képes nagy mennyiségű nem strukturált adatból értékes információkat kinyerni, majd azt a szükséges kontextusban felhasználni egy adott kérdés megválaszolására. Az alábbiakban bemutatottak szerint a RAG rendszerek kulcsszereplővé váltak a dokumentumok feldolgozásában, a speciális szakmai alkalmazásokban és az intelligens ügyfélszolgálat működtetésében.

A RAG rendszer legfőbb előnye abban rejlik, hogy képes kinyerni és elemezni a különböző típusú és formátumú dokumentumokban található adatokat, beleértve a pénzügyi jelentéseket, prezentációkat és táblázatokat is. A rendszer képes megérteni az egyes dokumentumok közötti összefüggéseket, ami különösen fontos például a pénzügyi adatok vagy a vállalati jelentések kezelésében. Az ilyen típusú automatizált adatfeldolgozás és információkérés lehetővé teszi a pontos válaszok generálását, miközben minimalizálja a hibákat és a téves információk megjelenését.

A másik fontos terület, ahol a RAG rendszerek különösen hasznosak, az intelligens ügyfélszolgálat. Ahelyett, hogy statikus válaszokat adna a felhasználói kérdésekre, a RAG rendszerek képesek valós időben reagálni, és fenntartani a kontextust a korábbi beszélgetések alapján. Ez különösen hasznos azokban az esetekben, amikor bonyolult kérdéseket kell megválaszolni, például amikor a kérdező az előző beszélgetésre hivatkozik. A RAG így nem csupán a gyors válaszokat biztosítja, hanem lehetővé teszi a mélyebb, összetettebb interakciókat is.

A speciális szakmai alkalmazások esetében, mint például a jogi, orvosi vagy mérnöki területek, a RAG rendszerek képesek olyan dokumentumokból kinyerni a releváns tudást, amelyek gyakran a szakterület legfrissebb szakirodalomából, szabályozásokból és technikai dokumentációkból származnak. Ez különösen fontos ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia által generált válaszok megfeleljenek a legújabb szakmai normáknak és legjobb gyakorlatoknak, így biztosítva, hogy a felhasználók a legpontosabb és legaktuálisabb információkat kapják meg.

A RAG rendszerek egy másik nagy előnye, hogy segíthetnek a fejlesztőknek a kód dokumentálásában és technikai támogatásában. A fejlesztők gyakran találkoznak azzal a problémával, hogy a használt API-k és kódrészletek gyorsan elavulhatnak. A RAG rendszerek képesek ezekből a kódbázisokból kinyerni a legfrissebb példákat, dokumentációkat és legjobb gyakorlatokat, így segítve a fejlesztők munkáját és csökkentve a hibák előfordulásának esélyét.

A RAG rendszer működése több lépésben zajlik, kezdve a nyers, strukturálatlan adat feldolgozásával. Az adatokat először feldaraboljuk, majd vektoros beágyazásokat (embeddings) hozunk létre, amelyek lehetővé teszik a dokumentumok gyors keresését és az információk kontextusban történő felhasználását. A vektoradatbázisok szerepe itt kiemelkedő, mivel ezek a rendszerek optimalizáltak a hasonlóság keresésére és lehetővé teszik a nagy adatbázisok kezelését, tárolását és lekérdezését.

A vektoros beágyazás (embedding) olyan numerikus ábrázolás, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy a különböző típusú adatokat (szöveget, képeket, hangot stb.) értelmezze és feldolgozza. Az ilyen típusú beágyazások segítenek abban, hogy az adatok közötti jelentésbeli hasonlóságokat könnyen felismerhessük. A beágyazások segítségével a rendszer képes gyorsan és pontosan azonosítani azokat a dokumentumokat, amelyek a leginkább relevánsak a kérdezett témában.

A vektoradatbázisok lehetővé teszik, hogy hatékonyan tároljuk és indexáljuk az adatokat, így azok gyorsan hozzáférhetőek legyenek a rendszer számára. A rendszer vektorokkal végzett keresést alkalmaz, hogy a leginkább releváns dokumentumokat találja meg. Ennek segítségével a válaszok gyorsan és pontosan generálhatóak, minimalizálva a téves információk megjelenését és a "hallucination" (téves válaszok generálása) kockázatát.

A RAG rendszerek alkalmazásában tehát számos előny és potenciál rejlik, különösen azok számára, akik nagy mennyiségű adatot kezelnek, és akik olyan gyors, de pontos válaszokat keresnek, amelyek figyelembe veszik a legfrissebb információkat és kontextust.

A vektoradatbázisok és a megfelelő vektoros beágyazások használata tehát nem csupán a válaszadás pontosságát növeli, hanem lehetőséget biztosít arra, hogy a rendszer folyamatosan alkalmazkodjon a változó információkhoz. Az ilyen típusú rendszerek különösen hasznosak lehetnek a nagyvállalatok számára, ahol az adatok gyors keresése és a pontos válaszok biztosítása elengedhetetlen a mindennapi működéshez.

Hogyan építhetünk hatékony tudásbázist a LLM rendszerek számára?

A tudásbázisok építése és kezelésének egyre nagyobb szerepe van a modern mesterséges intelligencia rendszerekben, különösen az olyan nyelvi modellek esetén, amelyek nagy mennyiségű adatot dolgoznak fel. Az adatok előfeldolgozása, a helyes tárolás és az effektív lekérdezés mind alapvető szempontok ahhoz, hogy egy rendszer képes legyen pontos válaszokat adni, miközben minimalizálja a feldolgozási költségeket. Az alábbiakban bemutatott módszerek és technikák segítenek abban, hogy miként lehet sikeresen kezelni a tudásbázisokat és javítani a teljesítményt.

A tudásbázis kezelése során az egyik legfontosabb elem az adatokat azonosító dokumentumazonosítók alkalmazása. Ez nemcsak a későbbi referenciák kereshetőségét biztosítja, hanem a helyes és gyors feldolgozást is elősegíti, amikor új információkat adunk hozzá a rendszerhez. A következő kódot tekintve, az add metódus felelős az új URL-ek hozzáadásáért a tudásbázishoz, a megfelelő formátumban történő konvertálás után, amelyet az LLM rendszer a későbbiekben hivatkozásként használhat.

python
def add(self, urls: List[str]) -> None:
    self.urls = urls  # Add new content to input following CIC format to enable citations
    for url in urls:
        self.urls_memory.append(url)
        content = self.extractor.convert(url).text_content


        formatted_content = f"ID: {self.reference_id} | {content} | END ID: {self.reference_id}"


        self.input += formatted_content + "\n"
        self.reference_id += 1  # Update memory
    self.input_memory = self.input_memory + self.input

A msg metódus akkor kerül alkalmazásra, amikor a felhasználó kérdést küld a rendszernek. Ez a metódus lehetővé teszi a válaszok generálását, miközben biztosítja, hogy minden egyes állítás helyes referenciával rendelkezzen. Az így generált válaszok a tudásbázisban már tárolt információkat hívják elő, amelyeket az LLM modellek cache-elnek, hogy csökkentsék az újabb lekérdezések költségeit.

python
def msg(self, msg: str = "", add_citations: bool = False) -> str:


    if add_citations:
        msg = msg + "\n\n For key statements, add Input ID to the response."
    self.response = self.content_generator.generate(input_content=self.input, user_instructions=msg)
    self.response_memory = self.response_memory + self.response.text
    return self.response.text

A prompt caching technikája alapvető fontosságú a hosszú szövegek kezelésénél, mivel lehetővé teszi, hogy az első alkalommal feldolgozott bemeneti adatokat később is felhasználjuk. Ez különösen akkor fontos, amikor a felhasználó több kisebb kérdést tesz fel ugyanarról a tudásbázisról. A modellek így elkerülik a már feldolgozott adatok újrafeldolgozását, ami jelentősen csökkenti az erőforrások felhasználását és javítja a válaszidőt.

A LLMBackend osztály felelős a rendszer belső cache-ének kezeléséért, amely minden új adat hozzáadásakor frissül. Az adatokat egy adott időtartamra tárolja a rendszer, hogy azokat később is fel lehessen használni. A cache élettartama meghatározható, így például egy 60 perces tárolás elegendő ahhoz, hogy az adatok késlekedés nélkül újra felhasználhatók legyenek.

python
class LLMBackend:


    def __init__(self, model_name: str, input: str, cache_ttl: int = 60):
        self.cache = caching.CachedContent.create(
            model=model_name,
            display_name='due_knowledge_base',  # used to identify the cache
            system_instruction=(self.compose_prompt(input, conversation_config)),
            ttl=datetime.timedelta(minutes=cache_ttl),
        )
        self.model = genai.GenerativeModel.from_cached_content(cached_content=self.cache)

A kvíz generálásával kapcsolatos módszer szintén fontos, mivel lehetővé teszi a tudásbázis teljeskörű felhasználását a tanulási folyamatok során. A quiz metódus az összes tárolt adat alapján készít el egy kvízt, amelyet a felhasználó választhat ki. A kvíz kérdései az összes eddig tárolt információra vonatkoznak, és többféle kérdéstípust tartalmaznak. A kérdések végén a helyes válaszok is szerepelnek, és ha szükséges, azokat a megfelelő hivatkozásokkal látják el.

python
def quiz(self, add_citations: bool = True, num_questions: int = 10) -> str:
    """ Returns a quiz instance based on full input memory. """
    self.quiz_instance = Quiz(input=self.input_memory, add_citations=add_citations, num_questions=num_questions)
    return self.quiz_instance

A rendszer a fent bemutatott technikák és osztályok segítségével képes olyan kérdéseket generálni, amelyek széles körben lefedik az összes tárolt információt, és amelyek a helyes válaszok mellett biztosítják a hivatkozások pontosságát is. Az alábbi példában látható, hogyan hozhatunk létre egy tudásbázist, amely tartalmazza az Egyesült Államok történelmét érintő fontos dokumentumokat, és hogyan adhatunk hozzá újabb forrásokat a rendszerhez:

python
kb = [f"https://www.gutenberg.org/cache/epub/{i}/pg{i}.txt" for i in range(1, 9)]

Ezt követően a tudásbázisunkat a Client osztály segítségével inicializálhatjuk, és a kvíz generálása után a felhasználó számára elérhetővé válik az összes tárolt információ alapján készült kvíz. Az így generált kvíz célja, hogy segítse a tanulást és az információk megértését, miközben biztosítja azok ellenőrizhetőségét.

A rendszer eredményei általában jól működnek, de fontos néhány korlátozást figyelembe venni. Először is, a rendszer minden adatot memóriába tölt, ami nagyobb tudásbázisok esetén problémás lehet. A skálázhatóság javítása érdekében a chunking vagy streaming megoldások alkalmazása szükséges lehet. Továbbá, bár a rendszer hivatkozásokat biztosít, ezek nem mindig tartalmazzák a konkrét oldalakat vagy bekezdéseket, ami korlátozhatja a részletes ellenőrzést. Végül a tartalom megerősítése sem garantált, és előfordulhatnak hibák vagy félreértések, amelyek a "hallucinációk" vagy téves értelmezések következményei lehetnek.

Hogyan biztosítható a mesterséges intelligencia rendszerek méltányossága, biztonsága és logikai megbízhatósága?

A mesterséges intelligencia (MI) alapú rendszerek, mint a nagy nyelvi modellek és automatikus válaszadó rendszerek (LLMBA), egyre inkább részévé válnak mindennapi életünknek, miközben komoly kihívások elé állítják az etikai normákat, a biztonsági előírásokat és a logikai megbízhatóságot. A fejlesztésük során kulcsfontosságú figyelmet fordítani a különböző társadalmi és technikai szempontokra, hogy valóban hasznos, tisztességes és biztonságos eszközökké váljanak.

A tesztelési folyamatok elsődleges célja annak biztosítása, hogy a rendszer ne tartalmazzon semmiféle nem kívánt torzítást, mint például nemi, faji vagy kulturális előítéletek. Az ilyen típusú torzítások felismerése és kiküszöbölése érdekében fontos a különböző demográfiai csoportok válaszainak és feltételezéseinek vizsgálata, hogy azok ne alkalmazzanak sztereotípiákat, és ne feltételezzenek igazságtalan dolgokat a felhasználók identitásából kiindulva. Az inkluzív nyelvhasználat figyelembevétele is alapvető, hogy a rendszer megfelelő, tiszteletteljes terminológiát alkalmazzon, amely nem zár ki vagy marginalizál bizonyos csoportokat. Ezen kívül fontos, hogy a rendszer kerülje a hierarchiákat erősítő vagy előítéleteket támogató kifejezéseket.

A sztereotípiák elkerülése és a problémamegoldó méltányosság tesztelése során ellenőrizni kell, hogy a rendszer minden felhasználó számára egyformán hasznos és teljeskörű segítséget nyújt, függetlenül a felhasználó háttértörténetétől. Fontos, hogy a válaszok ne legyenek eltérők különböző demográfiai csoportok számára, hogy elkerüljük a hátrányos megkülönböztetést.

A biztonság és a magánélet védelme egy másik alapvető elem, amelyet minden mesterséges intelligencia rendszernek biztosítania kell. A magánélet védelme azt jelenti, hogy a rendszer képes felismerni és megóvni a felhasználó által megosztott személyes adatokat, így biztosítva azok védelmét és elkerülve a véletlen adatkiadást vagy visszaéléseket. Ehhez elengedhetetlen, hogy a rendszer megfeleljen a különböző adatvédelmi törvényeknek, mint például a GDPR-nak vagy a HIPAA-nak, amelyek szigorú előírásokat támasztanak az adatgyűjtés, -feldolgozás és -védelem terén. Az adatvédelmi tesztelés során kiemelt figyelmet kell fordítani a személyesen azonosítható adatok felismerésére, kezelésére, az adatanonimizálás hatékonyságára és az információszivárgás elkerülésére, hogy a rendszer ne adjon ki érzékeny adatokat a felhasználói interakciók során. Az adatvédelmi szabályozásoknak való megfelelés mellett fontos a rendszer biztonsági protokolljainak tesztelése, hogy azok képesek legyenek megakadályozni a potenciális támadásokat vagy adatlopásokat.

A kognitív képességek – mint a logikai gondolkodás és az érvelési képesség – alapvetőek ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek valódi értelmes támogatást nyújtsanak a felhasználóknak. A megbízható problémamegoldás lehetővé teszi, hogy a rendszer szisztematikusan átvizsgálja a bonyolult problémákat, lebontva azokat kisebb részekre, és megfelelő módszertant alkalmazva. Az ilyen rendszerek logikai és számítási pontossága elengedhetetlen, különösen akkor, ha a felhasználók matematikai számításokat, adatfeldolgozást vagy kvantitatív elemzést kérnek, ahol a precizitás kulcsfontosságú a hasznosság és a bizalom szempontjából.

Az érvelés és a kritikai gondolkodás képességei lehetővé teszik, hogy a rendszer ne csak felületes válaszokat adjon, hanem segítsen a felhasználóknak megvizsgálni az érveket, felismerni a feltételezéseket és értékelni a bizonyítékokat. A logikai hibák megelőzése érdekében tesztelni kell a rendszer képességét a gyakori érvelési tévedések, ellentmondó következtetések és hibás inferenciák azonosítására. Az ok-okozati összefüggések megértését is vizsgálni kell, hogy a rendszer helyesen tudja kezelni az ok-okozati kapcsolatokat, és elkerülje az időbeli vagy statisztikai társulások hibás értelmezését.

A nyelvi megértés és az érzékeny kommunikáció is alapvető a rendszer sikeres működéséhez. Az MI-nek képesnek kell lennie arra, hogy pontosan értelmezze a felhasználói szándékokat, és azokat a lehető legmegfelelőbben válaszolja meg. A félreértések elkerülése érdekében fontos, hogy a rendszer kezelje a homályos fogalmazást, a kulturális utalásokat, az idiómákat és a bonyolult mondatszerkezeteket. A nyelvi megértés tesztelése során különös figyelmet kell fordítani arra, hogy a rendszer képes legyen követni a beszélgetés fonalát, felismerni a kulturális és társadalmi kontextust, és megfelelően alkalmazni a szakmai vagy technikai kifejezéseket.

A kódgenerálás képességei is egyre fontosabbá válnak, különösen a szoftverfejlesztés terén. A generált kódnak helyesnek és logikailag megalapozottnak kell lennie, elkerülve a hibákat és a futásidejű problémákat. A biztonságos kódgenerálás különösen lényeges, mivel a sebezhetőségek – mint az injekciós támadások, a buffer túlcsordulás, vagy a nem megfelelő hitelesítés – súlyos biztonsági kockázatokat jelenthetnek. A tesztelésnek biztosítania kell, hogy a generált kód ne tartalmazzon biztonsági réseket, és megfeleljen a legjobb gyakorlatoknak.

Fontos megérteni, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek nem csupán a technikai fejlődést szolgálják, hanem olyan társadalmi és etikai kérdéseket is felvetnek, amelyekre folyamatosan reagálni kell. A fejlesztésük során szükség van egy átfogó tesztelési rendszert alkalmazó megközelítésre, amely biztosítja a rendszerek megbízhatóságát, biztonságát, méltányosságát és etikai megfelelőségét. Ezen túlmenően, a felhasználók és a fejlesztők számára is világossá kell válniuk azoknak a határoknak és lehetőségeknek, amelyekkel a mesterséges intelligencia képes az emberi gondolkodás és döntéshozatal támogatására.

Jak komunikovat v japonské nemocnici: Užitečné fráze a rady pro pacienty
Jak vytvořit umění inspirované přírodou
Jak důstojnost, pýcha a boj o přijetí formují charakter člověka: Příběh Terryho Gallanta
Jak kombinovat dahalie v zahradních výsadbách: Tajemství úspěšného výběru rostlin