Строим корпоративные приложения с расширенной генерацией на основе извлечения с использованием модел...
Строим корпоративные приложения с расширенной генерацией на основе извлечения с использованием модели NVIDIA Retrieval QA Embedding
В последние годы крупные языковые модели (LLM) кардинально изменили ландшафт ИИ, демонстрируя глубокое понимание человеческих и программных языков. Они существенно повышают эффективность пользователей в задачах, таких как программирование, редактирование текста, мозговой штурм и ответы на широкий спектр тем. Однако эти модели часто сталкиваются с трудностями при работе с реальными событиями и специфическими знаниями.
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG)
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG) предлагает решение, объединяя информационное извлечение с LLM для открытых вопросно-ответных приложений. RAG обеспечивает LLM обширными, обновляемыми знаниями, эффективно решая эти ограничения.
Модель NVIDIA Retrieval QA Embedding
Модель NVIDIA Retrieval QA Embedding является ключевым компонентом системы извлечения текста. Она представляет собой трансформер-кодировщик — тонко настроенную версию E5-Large-Unsupervised с 24 слоями и размером встраивания 1024, обученную на частных и публичных наборах данных. Эта модель поддерживает максимальный входной размер в 512 токенов.
Преимущества RAG
RAG улучшает качество выходных данных LLM, опираясь на систему информационного извлечения. Она извлекает релевантные фрагменты документов или отрывки из доверенных внешних источников данных, что позволяет генерировать актуальные и точные ответы.
Применение RAG в корпоративной среде
Для корпораций RAG обеспечивает большей контроль над данными, которые LLM использует для генерации ответов. Это может означать ограничение ответов модели только утверждениями из утвержденных корпоративных процедур, политик или информации о продуктах. Используя этот подход, корпорации могут предоставить LLM более широкий контекст для запросов и гарантировать большую точность.
Техники, поддерживающие RAG
Векторные поиски, встраивание слов и другие модели машинного обучения помогают в поиске наиболее релевантной информации для запроса пользователя в текущем контексте. В корпоративной среде внешние источники могут включать базы знаний с документами о конкретных продуктах или процедурах, а также внутренние веб-сайты для сотрудников, такие как интрасеть.
Почему корпорациям нужна RAG?
Необходимость преодолеть ограничения в приложениях GenAI привела к взрывному интересу к системам информационного извлечения. RAG пытается решить эти проблемы при работе с языковыми моделями, такие как:
RAG имеет потенциал значительно улучшить качество и удобство использования технологий LLM в корпоративной среде. Некоторые способы, которыми бизнес может использовать RAG, включают:
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG) представляет собой мощный инструмент для корпораций, стремящихся повысить эффективность и точность своих приложений ИИ. Используя модели, такие как NVIDIA Retrieval QA Embedding, и интегрируя их с системами информационного извлечения, корпорации могут обеспечить более высокое качество и актуальность ответов, генерируемых LLM. Это не только улучшает взаимодействие с пользователями, но и помогает преодолеть ограничения традиционных языковых моделей.
В последние годы крупные языковые модели (LLM) кардинально изменили ландшафт ИИ, демонстрируя глубокое понимание человеческих и программных языков. Они существенно повышают эффективность пользователей в задачах, таких как программирование, редактирование текста, мозговой штурм и ответы на широкий спектр тем. Однако эти модели часто сталкиваются с трудностями при работе с реальными событиями и специфическими знаниями.
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG)
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG) предлагает решение, объединяя информационное извлечение с LLM для открытых вопросно-ответных приложений. RAG обеспечивает LLM обширными, обновляемыми знаниями, эффективно решая эти ограничения.
Модель NVIDIA Retrieval QA Embedding
Модель NVIDIA Retrieval QA Embedding является ключевым компонентом системы извлечения текста. Она представляет собой трансформер-кодировщик — тонко настроенную версию E5-Large-Unsupervised с 24 слоями и размером встраивания 1024, обученную на частных и публичных наборах данных. Эта модель поддерживает максимальный входной размер в 512 токенов.
Преимущества RAG
RAG улучшает качество выходных данных LLM, опираясь на систему информационного извлечения. Она извлекает релевантные фрагменты документов или отрывки из доверенных внешних источников данных, что позволяет генерировать актуальные и точные ответы.
Применение RAG в корпоративной среде
Для корпораций RAG обеспечивает большей контроль над данными, которые LLM использует для генерации ответов. Это может означать ограничение ответов модели только утверждениями из утвержденных корпоративных процедур, политик или информации о продуктах. Используя этот подход, корпорации могут предоставить LLM более широкий контекст для запросов и гарантировать большую точность.
Техники, поддерживающие RAG
Векторные поиски, встраивание слов и другие модели машинного обучения помогают в поиске наиболее релевантной информации для запроса пользователя в текущем контексте. В корпоративной среде внешние источники могут включать базы знаний с документами о конкретных продуктах или процедурах, а также внутренние веб-сайты для сотрудников, такие как интрасеть.
Почему корпорациям нужна RAG?
Необходимость преодолеть ограничения в приложениях GenAI привела к взрывному интересу к системам информационного извлечения. RAG пытается решить эти проблемы при работе с языковыми моделями, такие как:
- Трудности в расширении знаний
- Устаревшая информация
- Отсутствие источников
- Склонность к галлюцинациям
- Риск утечки конфиденциальных данных
RAG имеет потенциал значительно улучшить качество и удобство использования технологий LLM в корпоративной среде. Некоторые способы, которыми бизнес может использовать RAG, включают:
- Поиск: Объединение поиска с LLM на основе извлечения позволяет сначала извлекать документы, релевантные запросу, а затем отвечать пользователю. Генеративная модель с этим подходом может предоставить высококачественный, актуальный ответ с цитатами.
- Чат-боты: Включение RAG в чат-боты может привести к более богатым, контекстно-зависимым диалогам, которые вовлекают клиентов и сотрудников, удовлетворяя их запросы.
- Генерация контента: RAG может помочь бизнесу в создании контента в таких областях, как маркетинг и recursos humanos, который точен и полезен для целевой аудитории. Писатели могут получить помощь в извлечении наиболее релевантных документов, исследований и отчетов.
Расширенная генерация на основе извлечения (RAG) представляет собой мощный инструмент для корпораций, стремящихся повысить эффективность и точность своих приложений ИИ. Используя модели, такие как NVIDIA Retrieval QA Embedding, и интегрируя их с системами информационного извлечения, корпорации могут обеспечить более высокое качество и актуальность ответов, генерируемых LLM. Это не только улучшает взаимодействие с пользователями, но и помогает преодолеть ограничения традиционных языковых моделей.