Введение в проблему
Одной из ключевых проблем в области искусственного интеллекта является склонность моделей к "галлюцинациям", когда они генерируют убедительно звучащие, но ложные ответы. Это явление может существенно снижать достоверность и точность результатов, что особенно критично в приложениях, где точность имеет решающее значение.
Решение: Генерация с дополненной выборкой (RAG)
Одним из эффективных способов решения этой проблемы является технология Генерации с дополненной выборкой, или RAG (Retrieval Augmented Generation). Эта технология позволяет значительно повысить точность и достоверность ответов, генерируемых моделями ИИ. RAG представляет собой подход, при котором модель ИИ дополнена возможностью выбирать информацию из внешних источников, что помогает снизить вероятность "галлюцинаций" и увеличить точность генерируемых ответов.
Архитектура RAG
Архитектура RAG предполагает использование комбинации моделей для поиска и генерации информации. Сначала модель поиска ищет релевантную информацию в внешних источниках, таких как базы данных или текстовые коллекции. Затем эта информация используется моделью генерации для создания ответа. Такой подход позволяет модели ИИ опираться на фактическую информацию, а не полагаться исключительно на свои внутренние представления.
Метрики оценки и практика тестирования
Для оценки эффективности технологии RAG необходимо использовать соответствующие метрики, такие как точность, полнота и F-мера. Эти метрики позволяют оценить способность модели генерировать точные и релевантные ответы. Кроме того, практика тестирования должна включать в себя различные сценарии и наборы данных, чтобы обеспечить широкий спектр условий и ситуаций, в которых модель будет работать.
Опыт применения RAG в ПСБ
В ПСБ мы также экспериментируем с технологией RAG в различных задачах, связанных с генерацией текстов и ответов на вопросы. Наш опыт показывает, что RAG может существенно повысить точность и достоверность генерируемых ответов, особенно в случаях, когда имеется доступ к релевантной информации в внешних источниках. Мы считаем, что технология RAG имеет большой потенциал для улучшения работы моделей ИИ в различных приложениях и области их применения будет расширяться в ближайшем будущем.