Назад в библиотеку

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) как инновационный подход в LLM

Автор: А.О. Науменко
Источник: Науменко, А. О. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) как инновационный подход в LLM / А. О. Науменко // Вестник науки. – 2025. – Т. 5, № 8(89). – С. 280-289. – EDN JJOECK.

Ключевые слова: большие языковые модели, нейросети, генерация текста, индексация, векторный поиск, машинное обучение, искусственный интеллект, информация.

В последние годы большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в различных областях, включая генерацию текста, перевод, и ответы на вопросы. Однако, LLM страдают от ряда ограничений, таких как ограниченность знаний, склонность к "галлюцинациям" и непрозрачность процесса принятия решений. Традиционные методы обучения LLM требуют больших вычислительных ресурсов и не позволяют эффективно обновлять знания моделей в реальном времени.

В связи с этим, технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой перспективный подход к преодолению этих ограничений. RAG позволяет нейросетям получать информацию из внешних источников (баз данных, документов, веб-страниц и т.д.) во время генерации ответов. Это позволяет актуализировать знания, уменьшить "галлюцинации", повысить прозрачность и снизить затраты на обучение и дообучение LLM.

В данной статье рассматривается архитектура RAG, ее преимущества и недостатки, а также сферы применения и перспективные направления для дальнейших исследований. Целью статьи является предоставление всестороннего обзора технологии RAG и ее роли в развитии LLM.

Методы и организация исследования. В рамках данного исследования были использованы следующие методы:

обзор и анализ научной литературы. Проведен поиск, отбор и анализ научных статей, обзоров и технических отчетов по теме RAG и LLM. Использовались базы данных научных публикаций и специализированные ресурсы в области машинного обучения и искусственного интеллекта,

систематизация и обобщение информации. Проведена систематизация и обобщение информации, полученной из различных источников, для выявления ключевых концепций, методов и результатов исследований в области RAG,

моделирование сценариев применения. Рассмотрены и проанализированы различные сценарии применения RAG в различных областях для оценки ее эффективности и потенциала,

оценка перспектив развития. На основе анализа существующих тенденций и результатов исследований сформулированы прогнозы и рекомендации относительно перспектив развития технологии RAG.

В последние годы большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в различных областях, включая генерацию текста, перевод, и ответы на вопросы.

Модели, такие как GPT-3, GPT-4, и LaMDA, способны создавать связные, грамматически правильные и семантически богатые тексты, открывая новые горизонты для автоматизации контент-маркетинга, машинного перевода и разработки интеллектуальных чат-ботов. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, LLM страдают от ряда ограничений, таких как:

ограниченность знаний. LLM обучаются на статических наборах данных, и их знания не обновляются с течением времени. Это приводит к устаревшим или неточным ответам на вопросы о текущих событиях или новой информации,

«галлюцинации». LLM могут генерировать правдоподобные, но фактически ложные утверждения, особенно при отсутствии информации в их обучающих данных. Это представляет серьезную проблему для использования LLM в задачах, требующих высокой точности и надежности,

непрозрачность процесса принятия решений. Трудно понять, почему LLM сгенерировала тот или иной ответ. Это затрудняет проверку достоверности информации и отладку моделей,

высокие затраты на обучение и дообучение. Переобучение LLM для включения новых знаний является ресурсоемким и дорогостоящим процессом, требующим значительных вычислительных ресурсов и времени. Традиционные методы обучения LLM, такие как предобучение и дообучение, требуют больших вычислительных ресурсов и не позволяют эффективно обновлять знания моделей в реальном времени. Кроме того, они не решают проблему "галлюцинаций", так как LLM все еще полагаются на информацию, содержащуюся в их обучающих данных, и не имеют возможности проверять ее достоверность.

В связи с этим, технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой перспективный подход к преодолению этих ограничений. RAG позволяет нейросетям получать информацию из внешних источников (баз данных, документов, веб-страниц и т.д.) во время генерации ответов.

Это позволяет:

актуализировать знания. Нейросеть может получать самую свежую информацию из внешних источников, избегая проблемы устаревших знаний,

уменьшить «галлюцинации». Ссылаясь на конкретные источники, нейросеть может генерировать более достоверные и обоснованные ответы, повысить прозрачность. Процесс извлечения информации из внешних источников позволяет отслеживать происхождение знаний и проверять их достоверность,

снизить затраты. Вместо переобучения всей модели, можно просто добавить новые источники данных для извлечения информации.

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) представляет собой инновационный подход к расширению возможностей LLM, позволяющий им получать доступ к внешним источникам знаний во время генерации ответов. Архитектура RAG состоит из двух основных этапов: Retrieval (Извлечение) и Generation (Генерация)

  1. Retrieval (Извлечение).

Вход: запрос пользователя (вопрос, задача).

Процесс:

запрос пользователя преобразуется в векторное представление (embedding) с использованием модели кодирования запросов (query encoder),

этот вектор запроса используется для поиска релевантной информации в базе знаний (knowledge base),

выбираются топ-K наиболее релевантных документов или фрагментов текста (chunks) из базы знаний.

Выход: набор релевантных документов или фрагментов текста (контекст), извлеченных из базы знаний.

  1. Generation (Генерация).

Вход: запрос пользователя и извлеченный контекст (релевантные документы).

Процесс:

запрос пользователя и извлеченный контекст объединяются в один входной текст,

объединенный текст передается в LLM (генератор). LLM анализирует запрос и контекст и генерирует ответ.

Выход: сгенерированный ответ на запрос пользователя, основанный на извлеченной информации из внешних источников.

Технология RAG обладает следующими преимуществами:

повышенная точность и надежность. Использование внешних источников знаний позволяет LLM генерировать более точные и обоснованные ответы,

актуальность знаний. RAG обеспечивает доступ к самой свежей информации, что позволяет LLM отвечать на вопросы о текущих событиях и новых знаниях,

снижение «галлюцинаций». Опираясь на конкретные источники, LLM генерирует более достоверные ответы,

прозрачность и объяснимость. Процесс извлечения информации из внешних источников позволяет отслеживать происхождение знаний и проверять их достоверность,

модульность и гибкость. Архитектура RAG является модульной, что позволяет легко заменять различные компоненты, такие как модель кодирования запросов, метод поиска и LLM,

возможность масштабирования. RAG позволяет масштабировать знания LLM без необходимости переобучения всей модели.

Несмотря на важные инновационные черты архитектуры RAG, она имеет следующие недостатки:

сложность реализации. Разработка эффективной системы RAG требует тщательного выбора и настройки различных компонентов, что может быть сложной задачей,

зависимость от качества базы знаний. Качество ответов, генерируемых системой RAG, напрямую зависит от качества и полноты базы знаний,

проблемы с извлечением релевантной информации. Не всегда удается извлечь наиболее релевантную информацию из базы знаний, что может привести к снижению качества ответов,

затраты на хранение и обслуживание базы знаний. Хранение и обслуживание больших баз знаний может потребовать значительных затрат.

Рассмотрим ключевые компоненты RAG:

  1. Базы знаний.

База знаний является ключевым компонентом системы RAG, так как она содержит информацию, которую LLM использует для генерации ответов. Базы знаний могут быть представлены в различных форматах:

текстовые документы. Например, научные статьи, книги, веб-страницы,

базы данных. Например, реляционные базы данных, графовые базы данных,

знания графы. Структурированные представления знаний, состоящие из узлов (объектов) и связей (отношений).

Выбор подходящего формата базы знаний для конкретной задачи является важным фактором.

  1. Модели кодирования запросов и документов.

Для поиска релевантной информации в базе знаний необходимо представить запросы пользователей и документы в виде векторных представлений (embeddings). Модели кодирования запросов и документов отвечают за преобразование текстовых данных в векторные представления.

Существуют различные модели кодирования:

TF-IDF. Простой метод, основанный на частоте слов в документе,

Word2Vec. Обучается представлять слова в виде векторов, учитывая их контекст,

BERT. Трансформерная модель, которая позволяет получать контекстуализированные представления слов и предложений,

Sentence Transformers. Специально обученные модели для получения векторных представлений предложений.

Выбор подходящей модели кодирования зависит от конкретной задачи и доступных ресурсов.

  1. Методы векторного поиска.

После того, как запросы и документы представлены в виде векторов, необходимо найти наиболее похожие векторы в базе знаний. Методы векторного поиска позволяют быстро и эффективно находить ближайших соседей. Существуют различные алгоритмы векторного поиска:

точный поиск. Перебирает все векторы в базе знаний и вычисляет расстояние между ними и вектором запроса. Подходит для небольших баз знаний,

приблизительный поиск. Ищет ближайших соседей приближенно, что позволяет значительно ускорить процесс поиска. Подходит для больших баз знаний. Примеры ANN алгоритмов: FAISS, Annoy, ScaNN.

Выбор подходящего алгоритма векторного поиска зависит от размера базы знаний и требований к точности.

  1. Большие языковые модели (LLM).

LLM используются для генерации ответов на основе запроса и извлеченного контекста. Существуют различные LLM, которые могут быть использованы в RAG:

GPT-3, GPT-4. Мощные LLM, способные генерировать высококачественный текст,

LaMDA. LLM, разработанная OpenAI для ведения диалогов,

T5. LLM, обученная решать различные задачи генерации текста. Выбор подходящей LLM зависит от конкретной задачи и требований к качеству ответов.

Технология RAG находит применение в различных областях, таких как:

интеллектуальный поиск и ответы на вопросы. Повышение точности и полноты ответов на вопросы, особенно когда ответы требуют информации из нескольких источников или включают актуальные данные,

генерация контента. Автоматическое создание статей, отчетов и других видов контента на основе информации из различных источников, обобщение и суммирование информации. Создание кратких резюме больших объемов текста, извлекая релевантную информацию из нескольких источников,

разработка чат-ботов и виртуальных ассистентов. Создание более интеллектуальных и полезных чат-ботов, которые могут предоставлять точные и актуальные ответы на вопросы пользователей.

Перспективными направлениями исследований и разработок в области RAG является разработка более эффективных методов индексации и поиска, а именно использование семантического поиска и других продвинутых методов для улучшения извлечения релевантной информации. Также разработка более эффективных методов интеграции запроса и контекста является важной темой для решения: следует выяснить использование внимания и других механизмов для улучшения способности LLM понимать связь между запросом и извлеченным контекстом.

Важной темой является исследование возможности использования LLM для ранжирования извлеченной информации, а именно использование LLM для выбора наиболее релевантной информации из нескольких источников. Еще одним направлением для исследований может стать разработка методов автоматической оценки качества системы RAG. Сюда входит разработка метрик и алгоритмов для автоматической оценки качества ответов, генерируемых системой RAG.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ: