RAG (retrieval-augmented generation): jak działa i dlaczego jest kluczowy w AI-content?

Sztuczna inteligencja opiera się na schematycznych rozwiązaniach przy poszukiwaniu informacji, które później są w kreatywny sposób przetwarzane i przerabiane. To zapewnia AI szybsze i bardziej obszerne przeszukiwanie zasobów sieci oraz przekazywanie użytkownikowi odpowiednio obrobionych danych. W działaniu tym istotną rolę gra RAG, czyli retrieval-augmented generation. Co warto wiedzieć na ten temat?

Zdj 1. RAG sprawdza się m.in. przy tekstowych rozwiązaniach AI

Źródło: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:AI_CHAT_text_made_of_blue_blocks_isolated_on_white_background_%2852917381258%29.jpg

RAG AI znany jest również jako “Generowanie wspomagane wyszukiwaniem”. To system niezwykle ważny dla funkcjonowania sztucznej inteligencji. Ma on kluczowe znaczenie dla contentu, który tworzy AI. 

Co to jest retrieval augmented generation, czyli RAG AI? 

RAG, czyli retrieval augmented generation to system zajmujący się wyszukiwaniem informacji i generowaniem bardziej precyzyjnych wyników. Jest to zaawansowana technika sztucznej inteligencji, łącząca ze sobą model językowy (np. RAG LLM) z tradycyjnym systemem przeszukiwania zasobów internetowych.

Retrieval-augmented generation (RAG) pozwala na generowanie bardzo precyzyjnych, aktualnych i dokłądnych odpowiedzi. Te dodatkowo są dopasowane do zapytania pod względem kontekstu. Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ RAG czerpie wiedzę z wielu źródeł, poszerzając swoje horyzonty wraz z używaniem AI przez użytkowników. Zaciąga informacje nie tylko z tych baz, na podstawie których został wytrenowany.

W jaki sposób działa RAG?

RAG AI działa na bazie wyszukiwania. W pierwszym etapie użytkownik zadaje określone pytania, a retrieval augmented generation odnajduje odpowiednie informacje, przeszukując bazy danych i repozytoria. Korzysta z różnych źródeł, aby wygenerować możliwie najszerszy do analizy kontekst zapytania.

Po przeszukaniu odpowiednich zasobów sieciowych, przychodzi czas na prawidłowe wzbogacenie kontekstu informacji. AI za pomocą RAG porównuje zebrane dane i dopasowuje je do zapytania. W ten sposób powstaje szkielet odpowiedzi zgodny z preferencjami użytkownika. W ostatnim etapie działania RAG AI wygenerowana jest odpowiedź. Uwzględnia ona wszystkie wcześniej znalezione informacje, a także wzbogacony kontekst zapytania.

Zdj 2. Schemat działania RAG

Źródło: https://bradsol.com/wp-content/uploads/2024/04/image-1-RAG-e1713883898899.jpg 

Dlaczego RAG jest kluczowy w tworzeniu contentu przez AI?

RAG pełni niezwykle istotną rolę w procesie tworzenia odpowiedzi do zapytań generowanych przez sztuczną inteligencję. Pozwala na efektywne zmniejszenie ryzyka tworzenia mało przydatnych, niedopasowanych do zapytania wyników.

• Zapewnia aktualne i dopasowane odpowiedzi – ze względu na korzystanie nie tylko z bazy treningowej, RAG AI ułatwia generowanie aktualnych danych, które są odpowiednie dla danego zapytania.
• Zwiększa szanse generowania wiarygodnych informacji – ogranicza on tzw. halucynację generowanych odpowiedzi. Lepiej weryfikuje zaciągane dane.
• Pozwala na korzystanie ze specjalistycznych informacji – RAG korzysta nie tylko ze źródeł dostępnych w sieci, ale też z danych organizacji czy literatury specjalistycznej.
• Ułatwia dopasowanie odpowiedzi do potrzeb – uwzględnia zapotrzebowanie użytkownika i pozwala na wygenerowanie odpowiedzi zawierających jego preferencje.

RAG AI to narzędzie do wykorzystania przez specjalistów (np. od SEO, do analizy kodeksów prawnych, tworzenia kodu programowania czy generowania obrazów). Bez tej bazy tworzenie wiarygodnych i realnych odpowiedzi byłoby prawie niemożliwe. 

Poprzednia generacja sztucznej inteligencji korzystała głównie z tradycyjnych modeli LLM, które mają dane treningowe i oparte są na starych informacjach. Zewnętrzne źródła zasysane przez RAG dają bardziej adekwatne i dopasowane do kontekstu wypowiedzi. 

Widać więc, że RAG AI to narzędzie niezwykle istotne z punktu widzenia używania sztucznej inteligencji. Modele językowe retrieval augmented generation są cały czas aktualizowane, ulepszane i dają coraz lepsze rezultaty. Rozwiązanie to (oparte o wcześniej wytrenowane reguły LLM) to kierunek rozwoju AI na najbliższy czas.