Една от най-големите критики към генеративните модели (като GPT) е, че понякога могат да халюцинират информация или да не са актуални. Едно от най-разпространените и ефективни решения на този проблем се нарича Retrieval-Augmented Generation или RAG.

Тази технология комбинира силата на големите езикови модели (LLMs) с достъп до актуални и надеждни източници на информация. Това я прави особено ценна в професионален контекст, където точността и обосноваността често са от първостепенно значение.

Какво е RAG?

RAG е архитектура, която оптимизира производителността на AI модела, като го свързва с външни за модела бази данни – например вътрешни данни на организация, научни статии или специализирани ресурси. С други думи, това е техника за повишаване на точността и надеждността на генеративните AI модели с информация от специализирани източници.

Самият термин "retrieval-augmented generation" идва от научна статия, публикувана през 2020 г. от изследователи от Meta AI и University College London. Идеята на технологията е да позволи на AI модела да работи подобно на съдия - когато има нужда от допълнително информация по дадено дело, той праща своя съдебен помощник в библиотеката, за да намери задълбочена информация и да му я представи. RAG работи по тази аналогия, като информира изкуствения интелект чрез допълнителни надеждни източници.

Как работи?

Основните стъпки в RAG процеса включват:

1. Индексиране – данни (текст, документи и т.н.) се векторизират и съхраняват във високоефективна база данни (векторно хранилище)

2. Извличане (Retrieval) – при задаване на въпрос, системата хардуерно търси най-релевантните източници, използвайки семантично търсене

3. Усъвършенстване (Augmentation) – извлеченото съдържание се инжектира в prompt-а към LLM, така че моделът да го използва като база за отговор

4. Генериране (Generation) – LLM създава отговор, като съчетава своите параметри и предоставените източници

Кои са основните ползи от RAG?

• Повишена точност и надеждност – отговорът стъпва на проверими източници, а не само на знание, вградено в модела.

• Актуалност – информацията може да се обновява в реално време, без нужда от допълнително трениране на модела.

• Прозрачност и доверие – моделът може да предоставя препратки или цитати към източниците, което улеснява проверката на отговора.

• Намалени разходи и усилия за обучение – няма нужда от постоянно дообучение, достатъчно е да се обновяват базите с информация.

• Гъвкава интеграция – може да бъде използван за множество приложения – от медицински до правни асистенти.

RAG вече се оформя като златен стандарт за корпоративни AI решения върху вътрешни данни и специализирани инструменти като Правен Интелект, защото преодолява основното ограничение на класическите LLM модели – тяхната зависимост от предварително обучените параметри, които не винаги отразяват актуалната и специфична за организацията информация.

Докато един LLM може да генерира убедителен, но неточен отговор (т.нар. „халюцинация“), RAG първо извлича релевантни документи от надеждна база данни с източници – напр. нормативни актове, договори, архиви, съдебна практика в случая на Правен Интелект – и едва след това използва езиковия модел за формулиране на отговора.

Така се осигурява прозрачност, проверимост и съответствие с реални данни, което е решаващо в правния сектор. За Правен интелект това означава, че всеки отговор е подкрепен с цитат или извадка от закона или съдебната практика, а не с хипотеза на модела.

LLM срещу RAG

Общите модели и приложения като ChatGPT може да изключително полезни за общи знания и креативни задачи, но RAG е стандартът за корпоративни и правни приложения, където точността, актуалността и прозрачността са критично важни. Затова „Правен интелект“ стъпва на RAG подходи, за да гарантира надеждни правни анализи и справки за адвокати и юристи.

❇️ Пробвайте Правен Интелект безплатно сега!