Cos’è la Retrieval-Augmented Generation?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è il processo di ottimizzazione dell'output di un modello linguistico di grandi dimensioni, in modo che faccia riferimento a una base di conoscenza autorevole al di fuori delle sue fonti di dati di addestramento prima di generare una risposta. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono addestrati su vasti volumi di dati e utilizzano miliardi di parametri per generare output originali per attività come rispondere a domande, tradurre lingue e completare frasi. La RAG estende le capacità già avanzate degli LLM a domini specifici o alla knowledge base interna di un'organizzazione, il tutto senza la necessità di riaddestrare il modello. È un approccio conveniente per migliorare l'output LLM in modo che rimanga pertinente, accurato e utile in vari contesti.
Perché la Retrieval-Augmented Generation è importante?
Gli LLM sono una tecnologia chiave di intelligenza artificiale (IA) che alimenta chatbot intelligenti e altre applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). L'obiettivo è creare bot in grado di rispondere alle domande degli utenti in vari contesti incrociando fonti di conoscenza autorevoli. Sfortunatamente, la natura della tecnologia LLM introduce imprevedibilità nelle risposte LLM. Inoltre, i dati di formazione LLM sono statici e indicano una data limite per le conoscenze in loro possesso.
Le sfide note degli LLM includono:
- Presentazione di informazioni false quando non si ha la risposta.
- Presentazione di informazioni obsolete o generiche quando l'utente si aspetta una risposta specifica e attuale.
- Creazione di una risposta da origini non autorevoli.
- Creazione di risposte imprecise a causa della confusione terminologica, in cui diverse fonti di formazione utilizzano la stessa terminologia per parlare di cose diverse.
Puoi pensare al modello linguistico di grandi dimensioni come a un nuovo dipendente troppo entusiasta che si rifiuta di rimanere informato sugli eventi attuali ma risponderà sempre a ogni domanda con assoluta fiducia. Sfortunatamente, un simile atteggiamento può influire negativamente sulla fiducia degli utenti e non è qualcosa che vorresti che i tuoi chatbot emulassero!
La RAG è un approccio per risolvere alcune di queste sfide. Reindirizza il LLM per recuperare informazioni pertinenti da fonti di conoscenza autorevoli e predeterminate. Le organizzazioni hanno un maggiore controllo sull'output di testo generato e gli utenti ottengono informazioni su come il LLM genera la risposta.
Quali sono i vantaggi della Retrieval-Augmented Generation?
La tecnologia RAG offre diversi vantaggi agli sforzi di IA generativa di un'organizzazione.
Implementazione conveniente
Lo sviluppo di chatbot inizia in genere utilizzando un modello di base. I modelli di fondazione (FM) sono modelli linguistici di grandi dimensioni accessibili addestrati su un ampio spettro di dati generalizzati e senza etichette. I costi computazionali e finanziari della riqualificazione dei FM per informazioni specifiche sull'organizzazione o sul dominio sono elevati. La RAG è un approccio più conveniente per l'introduzione di nuovi dati nel LLM. Rende la tecnologia di intelligenza artificiale generativa (IA generativa) più ampiamente accessibile e utilizzabile.
Informazioni attuali
Anche se le origini dati di addestramento originali per un LLM sono adatte alle tue esigenze, è difficile mantenere la pertinenza. RAG consente agli sviluppatori di fornire le ricerche, le statistiche o le notizie più recenti ai modelli generativi. Possono utilizzare RAG per collegare il LLM direttamente ai feed live dei social media, ai siti di notizie o ad altre fonti di informazioni aggiornate di frequente. Il LLM può quindi fornire le informazioni più recenti agli utenti.
Maggiore fiducia da parte degli utenti
RAG consente al LLM di presentare informazioni accurate con l'attribuzione della fonte. L'output può includere citazioni o riferimenti a fonti. Gli utenti possono anche cercare personalmente i documenti di origine se necessitano di ulteriori chiarimenti o maggiori dettagli. Ciò può aumentare la fiducia e la sicurezza nella tua soluzione di IA generativa.
Maggiore controllo da parte degli sviluppatori
Con la RAG, gli sviluppatori possono testare e migliorare le loro applicazioni di chat in modo più efficiente. Possono controllare e modificare le fonti di informazioni del LLM per adattarle ai mutevoli requisiti o all'utilizzo interfunzionale. Gli sviluppatori possono anche limitare il recupero di informazioni sensibili a diversi livelli di autorizzazione e garantire che il LLM generi risposte appropriate. Inoltre, possono anche risolvere i problemi e apportare correzioni se il LLM fa riferimento a fonti di informazioni errate per domande specifiche. Le organizzazioni possono implementare la tecnologia di IA generativa con maggiore sicurezza per una gamma più ampia di applicazioni.
Come funziona Retrieval-Augmented Generation?
Senza la RAG, il LLM prende l'input dell'utente e crea una risposta in base alle informazioni su cui è stato formato o su ciò che già conosce. Con la RAG, viene introdotto un componente di recupero delle informazioni che utilizza l'input dell'utente per estrarre prima le informazioni da una nuova origine dati. La richiesta dell'utente e le informazioni pertinenti vengono entrambe fornite al LLM. Il LLM utilizza le nuove conoscenze e i suoi dati di formazione per creare risposte migliori. Le seguenti sezioni forniscono una panoramica del processo.
Creazione di dati esterni
I nuovi dati al di fuori del set di dati di training originale del LLM sono chiamati dati esterni. Può provenire da più origini dati, come API, database o archivi di documenti. I dati possono esistere in vari formati come file, record di database o testo lungo. Un'altra tecnica di intelligenza artificiale, chiamata incorporamento dei modelli di linguaggio, converte i dati in rappresentazioni numeriche e li archivia in un database vettoriale. Questo processo crea una libreria di conoscenze che i modelli di IA generativa possono comprendere.
Recupero di informazioni pertinenti
Il passaggio successivo consiste nell'eseguire una ricerca di pertinenza. La query dell'utente viene convertita in una rappresentazione vettoriale e abbinata ai database vettoriali. Ad esempio, considera un chatbot intelligente in grado di rispondere alle domande sulle risorse umane per un'organizzazione. Se un dipendente chiede: "Quante ferie annuali ho?" il sistema recupererà i documenti relativi alla politica delle ferie annuali insieme al registro delle ferie passate del singolo dipendente. Questi documenti specifici verranno restituiti perché sono molto pertinenti a ciò che il dipendente ha inserito. La rilevanza è stata calcolata e stabilita utilizzando calcoli e rappresentazioni matematiche vettoriali.
Aumento del prompt LLM
Successivamente, il modello RAG aumenta l'input (o i prompt) dell'utente aggiungendo i dati recuperati pertinenti nel contesto. Questa fase utilizza tecniche di progettazione dei prompt per comunicare efficacemente con il LLM. Il prompt aumentato consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni di generare una risposta accurata alle domande degli utenti.
Aggiornamento di dati esterni
La domanda successiva potrebbe essere: cosa succede se i dati esterni diventano obsoleti? Per mantenere le informazioni correnti per il recupero, aggiorna in modo asincrono i documenti e aggiorna la rappresentazione incorporata dei documenti. È possibile farlo tramite processi automatizzati in tempo reale o elaborazione periodica in batch. Questa è una sfida comune nell'analisi dei dati: è possibile utilizzare diversi approcci scientifici dei dati per la gestione delle modifiche.
Il diagramma seguente mostra il flusso concettuale dell'utilizzo di RAG con LLM.
Qual è la differenza tra Retrieval-Augmented Generation e ricerca semantica?
La ricerca semantica migliora i risultati RAG per le organizzazioni che desiderano aggiungere vaste fonti di conoscenza esterne alle proprie applicazioni LLM. Le aziende moderne archiviano grosse quantità di informazioni, come manuali, domande frequenti, report di ricerca, guide all'assistenza clienti e archivi di documentazione sulle risorse umane, su vari sistemi. Il recupero del contesto è impegnativo su larga scala e di conseguenza riduce la qualità dell'output generativo.
Le tecnologie di ricerca semantica possono scansionare grandi database di informazioni disparate e recuperare i dati in modo più accurato. Ad esempio, possono rispondere a domande come: "Quanto è stato speso per le riparazioni dei macchinari l'anno scorso?" associando la domanda ai documenti pertinenti e restituendo un testo specifico anziché i risultati della ricerca. Gli sviluppatori possono quindi utilizzare questa risposta per fornire più contesto al LLM.
Le soluzioni di ricerca convenzionali o per parole chiave in RAG producono risultati limitati per attività ad alta intensità di conoscenza. Gli sviluppatori devono inoltre occuparsi degli incorporamenti di parole, della suddivisione in gruppi di documenti e di altre complessità mentre preparano manualmente i dati. Al contrario, le tecnologie di ricerca semantica svolgono tutto il lavoro di preparazione della knowledge base in modo che gli sviluppatori non debbano farlo. Generano inoltre passaggi semanticamente rilevanti e parole chiave ordinate per rilevanza per massimizzare la qualità del payload RAG.
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di Retrieval-Augmented Generation?
Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una scelta di modelli di fondazione (FM) ad alte prestazioni insieme a un'ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di IA generativa, semplificando lo sviluppo e mantenendo privacy e sicurezza. Con le knowledge base per Amazon Bedrock, puoi connettere i FM alle tue origini dati per RAG in pochi clic. Le conversioni vettoriali, i recuperi e la migliore generazione di output vengono tutti gestiti automaticamente.
Per le organizzazioni che gestiscono i propri RAG, Amazon Kendra è un servizio di ricerca aziendale estremamente accurato basato sul machine learning. Fornisce un'API Retrieve di Kendra ottimizzata che puoi utilizzare con il ranker semantico ad alta precisione di Amazon Kendra come retriever aziendale per i tuoi flussi di lavoro RAG. Ad esempio, con l'API Retrieve, puoi:
- Recuperare fino a 100 passaggi semanticamente rilevanti composti da un massimo di 200 parole simboliche ciascuno, ordinati per rilevanza.
- Utilizzare connettori predefiniti per le tecnologie di dati più diffuse come Amazon Simple Storage Service, SharePoint, Confluence e altri siti Web.
- Supportare un'ampia gamma di formati di documenti come HTML, Word, PowerPoint, PDF, Excel e file di testo.
- Filtrare le risposte in base ai documenti consentiti dalle autorizzazioni dell'utente finale.
Amazon offre anche opzioni per le organizzazioni che desiderano creare soluzioni di IA generativa più personalizzate. Amazon SageMaker JumpStart è un hub ML con FM, algoritmi integrati e soluzioni ML predefinite che puoi distribuire con pochi clic. È possibile velocizzare l'implementazione di RAG facendo riferimento ai notebook SageMaker esistenti e agli esempi di codice.
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