Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов? AI на vc ru

Глубокое обучение, как подкатегория машинного обучения, работает с более сложными и плохо структурированными типами данных, такими как текстовая и визуальная информация. Этот подход основан на нейросетях, которые, благодаря многослойной структуре, способны выявлять сложные взаимосвязи между входными характеристиками и целевыми результатами. В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности. Позволяют быстро находить и сопоставлять векторные представления эмбуддингов.  доп инфо Плотные векторы содержат больше ненулевых значений, что помогает моделям фиксировать и обрабатывать больше информации. Разреженные векторы, наоборот, состоят преимущественно из нулей, что делает их менее эффективными для задач, где нужно учитывать сложные связи между данными. Получается, что если удаётся представить текстовые данные в виде векторов, то математические инструменты помогают измерить степень схожести между словами и находить взаимосвязи в текстах.

Преобразование фрагментов текста в векторы и сохранение в векторной базе данных

В обработке документов Self-Attention позволяет анализировать связи внутри текста, а Cross-Attention — сопоставлять текстовые описания с визуальными данными, такими как графики или изображения. Этот подход позволяет модели глубже анализировать структуру документа и обеспечивает более точное понимание контекста. В этом примере мы рассмотрим, как объединить векторную базу данных с моделью встраиваний (embeddings) и YandexGPT, https://mlatcl.github.io   чтобы создать систему с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот подход позволяет модели находить и использовать конкретные фрагменты текста из векторной базы данных. Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства. Такие модели используются для генерации текста, перевода, анализа тональности, ответов на вопросы. Они не просто выполняют задачи, но также играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Это позволит человечеству значительно улучшить многие аспекты жизни, включая бизнес, образование, медицину. Этот механизм помогает модели анализировать взаимосвязи внутри одной последовательности. Например, при обработке текста Self-Attention позволяет модели понимать, как слова в предложении связаны друг с другом, что улучшает понимание контекста. Это особенно полезно для задач, таких как перевод или обработка длинных текстов. Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры. Далее я использую инструментарий для обработки естественного языка, чтобы разбить текст на предложения. В нашем примере с обновлённой продуктовой линейкой RAG может обратиться к актуальной документации или базе данных прямо в процессе ответа. Если в 2024 году появились новые характеристики, RAG сразу сообщит о них, не дожидаясь повторного обучения модели. Каждый столбец соответствует определённому типу данных (например, числа, строки, даты), а строки представляют отдельные записи. В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используют механизмы управления потоком информации, что позволяет им лучше запоминать и использовать контекст при генерации текста. В основе создания языковой модели лежат нейронные сети — структуры, способные обучаться на огромных массивах текстовых данных, чтобы выявлять сложные связи между элементами языка.  https://myspace.com/seo-trailblazer Эти системы построены на архитектуре трансформеров, которые справляются с обработкой последовательной информации.

Как работает понимание естественного языка?

LLM иногда генерируют неверную или бессмысленную информацию, потому что они предсказывают следующий фрагмент текста на основе вероятностей. Если в данных были пробелы или контекст плохо распознан, модель может «придумать» что-то, что выглядит правдоподобно, но не имеет смысла. Эмбеддинги работают иначе — они преобразуют текст в числа, без попыток предсказывать  следующей слова в генерируемом тексте, поэтому результат более надёжный. Векторные базы данных используются для для хранения, индексирования и поиска похожих векторов на основе числовых представлений данных (эмбеддингов). Модели также учатся определять отношения между разными сущностями в тексте, такими как люди, места,  объекты и события. Например, в предложении «Пётр поехал в Москву» модель распознает Петра как человека, а Москву — как место назначения.● Прагматика и подтекст. Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи.

• Это экономит вычислительные ресурсы и снижает стоимость, что особенно важно для компаний, использующих чат-боты и другие AI-решениями на основе LLM.
• Это позволяет запускать более мощные модели, которые могут работать с большими объемами данных без потери производительности.
• Чем ближе векторы друг к другу, тем больше текстовые фрагменты похожи.
• Если вам интересно, как это работает на практике, Epsilon Workflow предлагает библиотеку с видеоуроками и демонстрациями.

Как обычно работает модель LLM?

Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. На основе этих шагов, модель способна генерировать тексты разной длины, будь то короткий ответ или более развёрнутое объяснение. Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Главная задача языкового моделирования — это предсказание следующего слова. Представьте LLM, обученную на наборе данных, содержащем информацию о продуктах компании на момент 2022 года. В 2024 году компания выпускает новую линейку продуктов с обновлёнными характеристиками. Однако LLM, обученная в 2022 году, не сможет предоставить информацию о новых продуктах. LLM генерируют ответы на основе статистики, подбирая слова с учётом вероятностей. Кажется, что они действительно понимают, о чём говорят, но на самом деле — нет, они просто статистически определяют, что должно следовать за чем. Когда текст разбит на фрагменты, следующим шагом является преобразование этих фрагментов в векторы. Векторы — это числовые представления текста, которые отражают его содержание. Чем ближе векторы друг к другу, тем больше текстовые фрагменты похожи. Для поиска используются SQL-запросы для выбора записей, соответствующих конкретным условиям. Например, поиск значений в определённом диапазоне или точное совпадение значений. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать.  http://catareg.ru/user/Rank-Pulse/ Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных.