Світ розмовного штучного інтелекту зазнав значних досягнень, і великі мовні моделі (LLM), як ChatGPT, вийшли на перший план. Однак традиційні LLM часто стикаються з обмеженнями через свою статичну базу знань, яка може застаріти і призводити до неточних відповідей. Для подолання цих труднощів виникла потужна техніка, яка називається Retrieval-Augmented Generation (RAG), що дозволяє системам розмовного штучного інтелекту отримувати і інтегрувати актуальну інформацію, забезпечуючи точні, контекстно релевантні та актуальні відповіді.
Розуміння Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG поєднує методи на основі пошуку з генеративними моделями, дозволяючи AI-системам динамічно отримувати відповідні зовнішні знання та використовувати їх для генерування відповідей, що враховують контекст. Основними компонентами RAG є:
- Retriever (Пошуковик): Цей компонент відповідає за пошук у базі знань документів або даних, що стосуються запиту користувача.
- Generator (Генератор): Мовна модель, така як GPT, яка використовує отриманий контекст для генерування комплексної та інформованої відповіді.
Процес роботи RAG у системі розмовного штучного інтелекту, такій як ChatGPT, виглядає так:
- Запит користувача: Користувач ініціює взаємодію, ставлячи питання або надаючи запит.
- Retriever (Пошуковик): Пошуковик ретельно переглядає призначену базу знань і отримує найрелевантніші документи, орієнтуючись на запит користувача.
- Generator (Генератор): Генератор безперешкодно поєднує запит користувача з отриманими документами, синтезуючи інформацію для створення кінцевої, добре інформованої відповіді.
RAG пропонує значні переваги, зокрема:
- Доступ до знань в реальному часі: RAG надає можливість AI-системам отримувати актуальні дані з API або живих баз знань, забезпечуючи доступ до новітньої інформації та долаючи обмеження статичних навчальних даних.
- Покращена точність: Завдяки підкріпленню відповідей отриманими документами, RAG значно знижує ймовірність галюцинацій (неточних або вигаданих даних) та забезпечує фактичну правильність.
- Спеціалізовані знання в певних доменах: RAG дозволяє інтегрувати кастомні бази знань, що сприяє створенню спеціалізованих застосунків, наприклад, у сфері охорони здоров'я, підтримки клієнтів та юридичних послуг.
Представляємо DocRAG: Персоналізований API чат-бота
DocRAG — це універсальний та ефективний API, розроблений для створення персоналізованих чат-ботів, адаптованих до конкретних вимог.
Світ розмовного штучного інтелекту зазнав значних змін, і великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, стали основними. Однак традиційні LLM часто стикаються з обмеженнями через свою статичну базу знань, яка може застаріти і призводити до неточних відповідей. Для подолання цих проблем з'явилася потужна техніка, яка називається Retrieval-Augmented Generation (RAG), що дозволяє системам розмовного штучного інтелекту отримувати і інтегрувати актуальну інформацію, забезпечуючи точні, контекстно релевантні та актуальні відповіді.
Розуміння Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG поєднує методи на основі пошуку з генеративними моделями, що дозволяє AI-системам динамічно отримувати відповідні зовнішні знання і використовувати їх для генерування відповідей, що враховують контекст. Основними компонентами RAG є:
- Retriever (Пошуковик): Цей компонент відповідає за пошук в базі знань документів або даних, що стосуються запиту користувача.
- Generator (Генератор): Мовна модель, така як GPT, яка використовує отриманий контекст для генерування комплексної та інформованої відповіді.
Процес роботи RAG у системі розмовного штучного інтелекту, такій як ChatGPT, виглядає наступним чином:
- Запит користувача: Користувач ініціює взаємодію, ставлячи питання або надаючи запит.
- Retriever (Пошуковик): Пошуковик ретельно переглядає призначену базу знань і отримує найбільш релевантні документи на основі запиту користувача.
- Generator (Генератор): Генератор без перешкод поєднує запит користувача з отриманими документами, синтезуючи інформацію для створення кінцевої, добре інформованої відповіді.
RAG має значні переваги, зокрема:
- Доступ до знань в реальному часі: RAG дає змогу AI-системам отримувати актуальні дані з API або живих баз знань, забезпечуючи доступ до новітньої інформації та долаючи обмеження статичних навчальних даних.
- Покращена точність: Підкріплюючи відповіді отриманими документами, RAG значно зменшує ймовірність галюцинацій (неточних або вигаданих даних) та забезпечує правильність фактів.
- Спеціалізовані знання в певних галузях: RAG дозволяє інтегрувати індивідуальні бази знань, що сприяє створенню спеціалізованих застосунків у таких сферах, як охорона здоров’я, підтримка клієнтів та юридичні послуги.
Представляємо DocRAG: Персоналізований API чат-бота
DocRAG — це універсальний та ефективний API, розроблений для створення персоналізованих чат-ботів, налаштованих під конкретні вимоги.
Основні особливості DocRAG:
- Інгестія даних: DocRAG спрощує процес завантаження та індексації користувацьких даних у векторну базу даних.
- Контекстні відповіді: API використовує методи RAG для надання точних відповідей на основі завантажених даних.
- Інтеграція з векторними базами даних: DocRAG безперешкодно інтегрується з векторними базами даних, забезпечуючи швидке та масштабоване отримання ембеддінгів.
- Потужність LLM: API використовує потужність LLM для створення розмовних досвідів, схожих на людські.
- Налаштовувані чат-боти: DocRAG дає змогу користувачам створювати чат-ботів, налаштованих під конкретні домени чи бізнес-потреби.
Технічний стек:
- Backend (Бекенд): Node.js з Express.js
- Database (База даних): Векторна база даних (MongoDB Atlas)
- LLM Integration (Інтеграція з LLM): Gemini
DocRAG пропонує широкий спектр можливих застосувань, зокрема:
- Управління знаннями: Перетворення статичних документів або баз знань на інтелектуальні, запитувані чат-боти.
- Підтримка клієнтів: Забезпечення точних та специфічних для галузі відповідей клієнтам, що покращує їх досвід.
- Особистий асистент: Створення персоналізованих асистентів для планування, нагадувань та ефективного управління завданнями.
- Освітні інструменти: Створення інтерактивного навчання, дозволяючи студентам ставити питання та отримувати відповіді на основі конкретних матеріалів курсу.
Роль векторних баз даних у RAG
Векторні бази даних — це спеціалізовані системи баз даних, призначені для ефективного зберігання та запиту векторних ембеддінгів. Вони грають критичну роль у забезпеченні реального часу для пошуку семантичної подібності в системах на основі RAG.
Ось як працюють векторні бази даних у робочому процесі розмовного штучного інтелекту:
-
Створення ембеддінгу: Коли користувач подає запит, AI-модель перетворює його на векторний ембеддінг.
-
Пошук подібності: Потім ембеддінг порівнюється з великою колекцією збережених векторів у базі даних для визначення найбільш семантично схожих результатів.
-
Отримання знань: Отриману інформацію передають до мовної моделі, що дозволяє їй створити контекстно релевантну та логічну відповідь.
Векторні бази даних пропонують кілька переваг для розмовного штучного інтелекту:
- Розуміння контексту: Вони дозволяють системам розуміти значення та наміри користувацьких запитів, що забезпечує точніше отримання інформації.
- Продуктивність в реальному часі: Векторні бази даних можуть обробляти мільярди векторів ефективно, забезпечуючи швидкі відповіді, що є критичними для динамічних застосунків, таких як чат-боти.
- Покращена точність: Завдяки підкріпленню відповідей фактичними даними, отриманими з зовнішніх джерел, векторні бази даних допомагають зменшити помилки та підвищити надійність AI-систем.
- Масштабованість: Вони забезпечують безшовну масштабованість, дозволяючи розширювати систему зі збільшенням користувачів та обсягів даних.
Ілюстрація API кінцевих точок з прикладами коду
Ось конкретні приклади використання кінцевих точок API DocRAG, включаючи фрагменти коду. Наприклад:
1. Інгестія даних
fetch('/api/ingest', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
content: 'Це приклад документа для DocRAG.',
metadata: {
source: 'Мій вебсайт'
}
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
2. Запит даних
fetch('/api/query', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
question: 'Що таке DocRAG?'
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data
**Налаштування чат-бота**
fetch('/api/customize', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
parameters: {
tone: 'informal',
domain: 'technology',
responseLength: 'short'
}
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
```
Висновок
Інтеграція RAG та векторних баз даних представляє собою революційний підхід у розробці систем розмовного штучного інтелекту. Забезпечуючи динамічний доступ до актуальної інформації та сприяючи семантичному розумінню, ці технології прокладають шлях до створення точних, контекстуально релевантних та захоплюючих розмовних досвідів.
DocRAG є прикладом потужності цього підходу, надаючи гнучку та налаштовувану платформу для створення персоналізованих чат-ботів, що відповідають специфічним потребам. Оскільки технології LLM та векторних баз даних постійно вдосконалюються, можна очікувати ще більш складні та трансформаційні застосунки в різних галузях, що революціонізують взаємодію людей з машинами.
Посилання на репозиторій GitHub : https://github.com/usb1508/DocRAG
Перекладено з: DocRAG: A Personalized Chatbot API Powered by Retrieval-Augmented Generation