Что такое RAG (генерация с дополненной выборкой)?

В последние годы в области искусственного интеллекта появился новый термин — RAG (Retrieval-Augmented Generation) или генерация с дополненной выборкой. Этот подход позволяет моделям машинного обучения генерировать тексты, используя существующие знания из внешних источников. RAG объединяет два ключевых компонента: извлечение информации (retrieval) и генерацию текста (generation).

Например, в приложении для ответов на вопросы система с использованием RAG может искать релевантную информацию в базе данных или на веб-страницах, а затем использовать её для формирования точного и информативного ответа. Такой подход делает модель более гибкой и актуальной, особенно в ситуациях, когда данные меняются или носят динамический характер.

Хотя RAG применима преимущественно в задачах обработки текста, она может быть адаптирована для более сложных мультимодальных систем, в которых необходимо учитывать разные источники информации.

Как работает RAG?

RAG это метод генерации, который сочетает в себе поиск информации из внешних источников и создание текста. В отличие от традиционных генеративных моделей, RAG позволяет интегрировать внешние данные во время генерации, добавляя уровень адаптивности и актуальности.

Например, если нужно сгенерировать текст о рецептах блюд, RAG может извлечь информацию о популярных ингредиентах или методах приготовления из кулинарных баз данных, а затем использовать её для создания новых уникальных рецептов. То же самое применимо в генерации описаний автомобилей: модель может искать данные о характеристиках автомобилей, таких как тип кузова, цвет или год выпуска, и на их основе создавать информативные тексты.

Эта способность сочетать извлечение данных и генерацию делает RAG мощным инструментом для задач, требующих работы с большим количеством контекста или данных, которые постоянно обновляются.

Понятие атрибута в RAG

В контексте генеративных моделей понятие атрибута относится к дополнительной информации или метаданным, которые используются для управления процессом генерации и улучшения качества создаваемого контента. В случае методов, комбинирующих извлечение данных и генерацию, таких как RAG (Retrieval-Augmented Generation), атрибуты могут использоваться для уточнения требований к содержанию или для настройки системы.

Определение: Атрибуты — это характеристики, свойства или метаданные, которые описывают генерируемый контент. Например, для генерации текста или рецептов атрибутами могут выступать ключевые параметры, такие как время приготовления, сложность или диетические ограничения.

Типы атрибутов:

1. Категориальные: например, жанр текста (научный, художественный), тип блюда (вегетарианское, мясное).
2. Числовые: например, время на выполнение задачи (в минутах) или количество слов.
3. Текстовые: ключевые слова или описания, влияющие на формулировки модели.

Роль атрибутов в генерации контента:

1. Управление процессом генерации:

Атрибуты позволяют моделям учитывать специфику задач. Например, пользователь может указать, что нужен рецепт веганского блюда с минимальным временем приготовления, и система подберёт или создаст результаты, соответствующие этим параметрам.

1. Улучшение качества:

Использование атрибутов помогает моделям соответствовать ожиданиям пользователей. Это позволяет избегать нерелевантных или низкокачественных результатов.

1. Контекстуализация:

Атрибуты помогают учитывать условия использования. Например, при создании текстов для маркетинга указание целевой аудитории (подростки, профессионалы, пожилые люди) и стиля написания (формальный, разговорный) позволяет генерировать материалы, которые лучше подходят для конкретных читателей и ситуаций.

1. Обратная связь и адаптация:

Модели могут улучшаться с учетом изменений атрибутов и отзывов пользователей, адаптируя свои результаты под новые требования.

Хотя использование атрибутов не является ключевой характеристикой RAG как технологии, оно играет важную роль в управлении процессом генерации и улучшении качества контента в различных системах машинного обучения.

Как это реализуется технически?

Техническая реализация генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG) включает несколько этапов, которые позволяют создавать целенаправленный контент, основываясь на внешних знаниях и параметрах. Ниже приведены ключевые шаги:

1. Сбор и подготовка данных. Первоначально создаётся база знаний или внешняя библиотека, содержащая релевантную информацию. Эти данные могут включать тексты, изображения, аудио и их метаданные (например, ключевые слова, теги, описания), но также могут быть дополнены мультимодальными элементами, такими как изображения или аудио, если задача требует работы с разными форматами данных.
2. Обучение системы извлечения. Для извлечения информации из базы знаний используется модель поиска (retriever), которая обучается находить релевантные данные в ответ на пользовательский запрос.
3. Обучение генеративной модели. Генеративная модель (например, трансформер) обучается с учётом информации, полученной от retrieval-компонента. Она учится комбинировать извлечённые данные с генерацией текста, создавая более релевантные и контекстуальные результаты.
4. Генерация контента. После обучения система принимает запрос, извлекает соответствующую информацию из базы знаний и использует её для создания текста. Например, на запрос «опиши красный седан 2022 года» retrieval-компонент находит описание современных автомобилей, а генеративная модель создаёт связный текст на основе этих данных.
5. Постобработка. Сгенерированные результаты могут быть доработаны для улучшения их читабельности, соответствия стилю или другим требованиям.
6. Обратная связь и дообучение. Система собирает отзывы пользователей, анализирует ошибки и дообучается на новых данных, чтобы улучшить качество и точность генерации.
7. Интеграция с другими системами. RAG может быть связана с платформами управления контентом, поисковыми системами или аналитическими инструментами, что расширяет её применимость в различных отраслях, включая образование, медицину и бизнес.

Таким образом, RAG реализуется благодаря объединению методов извлечения информации из внешних источников, обучению генеративных моделей, созданию контента с учётом извлечённых данных и оптимизации этого процесса.

Преимущества RAG

RAG имеет несколько преимуществ перед традиционными методами генерации:

1. Разнообразие источников данных. RAG использует внешние базы знаний, что позволяет создавать более информативный и разнообразный контент, обогащённый извлечённой информацией.
2. Преодоление ограничений данных. В отличие от моделей, обученных на статичных наборах данных, RAG способна извлекать актуальные и релевантные сведения из внешних источников. Это делает её эффективной в задачах, где доступ к данным ограничен или данные быстро устаревают.
3. Контекстуальность и точность. Благодаря объединению извлечённых данных с генерацией, RAG создаёт контент, который лучше соответствует запросу пользователя. Это обеспечивает более высокую релевантность и точность по сравнению с традиционными методами генерации.

Применения генеративных моделей в контексте RAG и других технологий

Генеративные модели, включая RAG, находят применение в различных областях. Ниже приведены примеры использования:

Генерация текстов

RAG эффективно используется для создания текстового контента. Например, Jasper применяет автоматизированные языковые модели для написания маркетинговых материалов, а Google интегрирует подходы RAG в своих системах для улучшения контекста и релевантности текстов. Это позволяет создавать адаптивные чат-боты, статьи и персонализированные рекомендации.

Генерация изображений

RAG не применяется для генерации изображений напрямую, но может использоваться для улучшения текстового ввода, который затем интерпретируется визуальными генеративными моделями, такими как DALL-E от OpenAI. Например, текст «горный пейзаж с закатом» может быть дополнен уточнениями через RAG и затем преобразован в изображение. Технологии, такие как у NVIDIA, сосредоточены на моделях глубокого обучения для создания фотореалистичных изображений, что используется в видеоиграх и анимации.

Генерация аудио

Для создания музыки и звука чаще применяются другие технологии, такие как нейросети для синтеза речи или музыки. Например, AIVA разрабатывает музыкальные композиции с использованием нейронных сетей, а Descript создаёт синтетическую речь на основе текстовых данных. В таких случаях RAG может быть полезна для предварительного сбора текстового контекста или описаний, которые затем используются для генерации звука.

* * *

Технологии RAG открывают новые горизонты в сфере генерации текстового контента, позволяя создавать более точные и адаптированные результаты. С их помощью компании демонстрируют, как интеграция извлечённых данных из внешних источников улучшает процессы текстовой генерации и удовлетворяет разнообразные потребности пользователей.

Эти технологии не только упрощают обработку текстовой информации, но и предоставляют возможности для создания контента, более релевантного запросам и предпочтениям. В будущем можно ожидать ещё больше инноваций в применении RAG, которые трансформируют подходы к использованию текстового контента в бизнесе, образовании и творческих индустриях.