Skąd ChatGPT, Bing od Microsoft lub Bard od Google czerpią informacje, aby odpowiedzieć na Twoje pytania?
Mają na to swoje sposoby, a jednym z nich jest RAG. Wspomina o nim dziś Jaroslaw Sokolnicki, cytując ciekawy artykuł "LLM up to date with RAG". LLM to Large Language Models, czyli tzw. duże modele językowe, jak ChatGPT lub Bard.
🔍 Co to jest RAG?
▶️ RAG (Retrieval-Augmented Generation) to platforma sztucznej inteligencji (SI), która łączy wyszukiwanie informacji z generowaniem tekstu.
▶️ Działa ona w sposób, który pozwala LLM, jak ChatGPT lub Bard, korzystać z zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak artykuły z Wikipedii czy naukowe publikacje, aby uzupełnić ich wewnętrzną bazę danych.
🔄 Jak to działa?
▶️ RAG przyjmuje zapytanie użytkownika jako bodziec do generowania tekstu, tłumaczy Advanced Prompt Engineering
▶️ Pobiera zewnętrzne "konteksty" informacji z bazy danych.
▶️ Dołącza te konteksty do zapytania użytkownika.
▶️ Generuje odpowiedź na podstawie "bogatszego bodźca".
🌟 Zalety RAG
▶️ Dokładność: Zapewnia dostęp do najbardziej aktualnych i wiarygodnych faktów.
▶️ Wiarygodność: Umożliwia użytkownikom weryfikację źródeł informacji.
▶️ Bezpieczeństwo: Zmniejsza ryzyko wycieku wrażliwych danych i generowania błędnych informacji.
▶️ Efektywność: Redukuje potrzebę ciągłego uczenia się i aktualizowania modelu.
🤔 Przykład użycia
Załóżmy, że zapytacie ChatGPT: "Kto jest prezydentem Francji?". Dzięki RAG, ChatGPT może pobrać aktualny artykuł z Wikipedii i wygenerować dokładną odpowiedź, np. "Prezydentem Francji jest Emmanuel Macron. Sprawuje urząd od 14 maja 2017 roku."
🔗 Podsumowanie
RAG to, wg Advanced Prompt Engineering, przełomowa technologia, która nie tylko zwiększa dokładność i wiarygodność odpowiedzi generowanych przez LLM, ale także znacząco wpływa na ich bezpieczeństwo i efektywność. To "krok milowy w dziedzinie sztucznej inteligencji i generowania tekstu".
PS. Istnieje wiele narzędzi i technologii oprócz RAG, które mają na celu ulepszenie generowania tekstu przez duże modele językowe: DPR (Dense Retriever), T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) czy ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration). Każde z nich ma swoje unikalne cechy i zastosowania, ale wszystkie dążą do tego samego celu: zwiększenia dokładności, wiarygodności i użyteczności generowanych odpowiedzi.
#ChatGPT #RAG #LLM #AI #SztucznaInteligencja #Innowacje #Technologia #aifaq
Komentarze