Chcesz zintegrować generatywne AI (LLM) z danymi biznesowymi? Potrzebujesz RAG

RAG przekształca AI z uniwersalnego narzędzia w wyspecjalizowanego asystenta. Oto jak.

Wprowadzenie do RAG

W dynamicznie rozwijającym się świecie generatywnej sztucznej inteligencji (Gen AI), modele językowe (LLM) takie jak GPT-4 od OpenAI, Gemma od Google, LLaMA 3 od Meta, Mistral.AI, Falcon i inne narzędzia AI stają się nieodzownymi elementami biznesu.

Jednym z najbardziej obiecujących osiągnięć w tej dziedzinie jest Retrieval Augmented Generation (RAG). Ale czym dokładnie jest RAG i jak można go zintegrować z dokumentami oraz wiedzą Twojej firmy?

Co to jest RAG?

RAG to podejście, które łączy generatywną sztuczną inteligencję (Gen AI) z technikami wyszukiwania informacji. W praktyce umożliwia to LLM dostęp do wiedzy zewnętrznej przechowywanej w bazach danych, dokumentach i innych repozytoriach informacji, co poprawia ich zdolność do generowania precyzyjnych i kontekstowo trafnych odpowiedzi.

Jak wyjaśnia Maxime Vermeir, dyrektor ds. strategii AI w ABBYY, wiodącej firmie zajmującej się przetwarzaniem dokumentów i rozwiązaniami AI: „RAG pozwala połączyć Twój magazyn wektorowy z samym modelem LLM. To połączenie umożliwia modelowi rozumowanie nie tylko na podstawie istniejącej wiedzy, ale także tej dostarczonej w formie konkretnych danych. Dzięki temu uzyskujemy bardziej trafne i kontekstowe odpowiedzi”.

Dlaczego RAG jest ważne dla Twojej organizacji?

Tradycyjne modele LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych, często nazywanych „wiedzą świata”. Jednak te ogólne dane nie zawsze są przydatne w specyficznych kontekstach biznesowych. Na przykład, jeśli Twoja firma działa w niszowej branży, Twoje wewnętrzne dokumenty i wiedza własnościowa są znacznie cenniejsze niż ogólne informacje.

Jak zauważył Maxime: „Tworząc model LLM dla swojego biznesu, szczególnie w celu poprawy obsługi klienta, kluczowe jest, aby model posiadał głęboką znajomość Twojego specyficznego środowiska biznesowego. Tutaj wkracza RAG, umożliwiając modelowi dostęp i korzystanie z wiedzy, która naprawdę ma znaczenie, co skutkuje bardziej trafnymi odpowiedziami dostosowanymi do potrzeb Twojej firmy”.

Jak działa RAG z bazami wektorowymi?

RAG opiera się na koncepcji baz wektorowych. Baza wektorowa przechowuje dane w formie wektorów, czyli liczbowych reprezentacji danych. Wektory te są tworzone poprzez proces nazywany osadzaniem (embedding), w którym fragmenty danych (np. teksty z dokumentów) są przekształcane w matematyczne reprezentacje, które model LLM może zrozumieć i pobierać w razie potrzeby.

Maxime wyjaśnił: „Korzystanie z bazy wektorowej zaczyna się od wprowadzenia i strukturyzacji danych. Polega to na przekształceniu danych, dokumentów i innych informacji w liczbową formę osadzeń. Te osadzenia reprezentują dane, pozwalając modelowi LLM precyzyjnie pobierać odpowiednie informacje przy przetwarzaniu zapytania”.

Praktyczne kroki wdrożenia RAG w organizacji

1. Ocena krajobrazu danych: Przeanalizuj dokumenty i dane generowane i przechowywane przez Twoją organizację. Zidentyfikuj kluczowe źródła wiedzy krytyczne dla działań biznesowych.
2. Wybór odpowiednich narzędzi: W zależności od istniejeącej infrastruktury możesz wybrać rozwiązania chmurowe oferowane przez AWS, Google, Azure lub Oracle. Alternatywnie, możesz wykorzystać narzędzia open-source dla bardziej dostosowanych wdrożeń.
3. Przygotowanie i strukturyzacja danych: Upewnij się, że dane są odpowiednio sformatowane i uporządkowane przed ich wprowadzeniem do bazy wektorowej. Może to obejmować konwersję plików PDF, obrazów i innych danych niestrukturalnych w formę, która łatwo może zostać osadzona.
4. Wdrożenie baz wektorowych: Skonfiguruj bazę wektorową do przechowywania reprezentacji osadzonych Twoich danych. Ta baza stanie się fundamentem systemu RAG, umożliwiając efektywne i precyzyjne wyszukiwanie informacji.
5. Integracja z modelami LLM: Połącz bazę wektorową z modelem LLM obsługującym RAG. W zależności od wymagań dotyczących bezpieczeństwa i wydajności może to być usługa chmurowa lub rozwiązanie lokalne.
6. Testowanie i optymalizacja: Po wdrożeniu systemu RAG przeprowadź dokładne testy, aby upewnić się, że spełnia potrzeby Twojego biznesu. Monitoruj wydajność, dokładność oraz występowanie ewentualnych błędów i wprowadź odpowiednie poprawki.
7. Ciągłe uczenie i doskonalenie: Systemy RAG są dynamiczne i powinny być regularnie aktualizowane w miarę rozwoju Twojego biznesu. Regularnie uzupełniaj bazę wektorową o nowe dane i ponownie trenuj model LLM, aby pozostały aktualne i skuteczne.

Wdrażanie RAG za pomocą narzędzi open-source

• LangChain: Wszechstronne narzędzie umożliwiające integrację kroków wyszukiwania z modelami konwersacyjnymi, poprawiające dokładność i kontekst odpowiedzi LLM.
• LlamaIndex: Zaawansowany zestaw narzędzi umożliwiający zapytania i pobieranie informacji z różnych źródeł danych, wspierający kompleksowe wyszukiwania.
• Haystack: Ramy do budowy konfigurowalnych aplikacji RAG wspierających pytania-odpowiedzi, wyszukiwanie semantyczne i agentów konwersacyjnych.
• Verba: Chatbot RAG wspierający lokalne wdrożenia i integrację z dostawcami LLM, takimi jak OpenAI czy HuggingFace.
• Phoenix: Narzędzia do obserwowalności i ewaluacji AI, wspierające analizę i testy systemów RAG.
• MongoDB: Potężna baza NoSQL odpowiednia do zarządzania dynamicznymi danymi i integracji z modelami RAG.
• NVIDIA: Narzędzia takie jak NeMo do budowy modeli AI i Merlin do przetwarzania danych, wspierające wdrożenia RAG.
• IBM: Granite 3.0 LLM z funkcjami pobierania informacji i Docling do konwersji dokumentów w przystępne formaty JSON i Markdown.

Wdrażanie RAG z dostawcami chmurowymi

• AWS: Amazon Bedrock, Kendra i SageMaker JumpStart wspierają budowę aplikacji generatywnej AI z RAG.
• Google Cloud: Vertex AI Vector Search oraz LangChain na platformie Vertex AI.
• Microsoft Azure: Azure Machine Learning z integracją RAG oraz Azure OpenAI Service.
• Oracle: Generative AI Agents i bazy wektorowe w Oracle Database 23c.
• Cisco Webex: AI Agent i Assistant z funkcjami RAG w chmurze.

Najlepsze praktyki w korzystaniu z RAG

1. Dbanie o jakość danych: Upewnij się, że dane wprowadzane do bazy wektorowej są dobrze ustrukturyzowane i aktualne.
2. Skupienie na kluczowych problemach biznesowych: Dopasuj technologię do strategicznych celów biznesowych.
3. Pilotaże: Rozpocznij od małych projektów pilotażowych, aby opracować optymalne podejście przed skalowaniem.
4. Współpraca zespołów: Zaangażuje zespoły IT, nauki o danych i biznesu w proces wdrożenia.

Integracja RAG z wiedzą biznesową to ogromny potencjał, ale wymaga starannego przygotowania i wdrożenia.