RAG в больших языковых моделях: что это такое и зачем технология нужна бизнесу
Объединение больших языковых моделей LLM и поисково-дополненной генерации (RAG) стало одним из самых обсуждаемых прорывов в последние годы. Генеративные возможности LLM, усиленные получением актуальных данных из внешних источников за счет RAG, значительно улучшают качество и релевантность генерируемой информации. И если до «скрещивания» RAG с LLM на внедрение ИИ-технологий засматривался только крупный бизнес со значительными ресурсами, готовностью инвестировать в LLM модели и постоянно их обучать, то RAG снизил порог входа.
Доступ к информации из внешних источников позволяет использовать языковую модель (LLM) без предварительного обучения на данных компании: RAG получает запрос от пользователя, берет нужную информацию из внутренней базы, добавляет их к запросу и отдает в LLM. При этом сама LLM не меняется. Таким образом, не нужно тратить время и ресурсы на обучение модели.
Содержание:
Что такое LLM и RAG
LLM (Large Language Models) — это большие языковые модели, созданные на основе глубокого обучения. Они способны обрабатывать, понимать и генерировать текст на человеческом языке. Модели обучаются на огромных наборах данных, содержащих тексты из книг, статей, веб-страниц и других источников. Благодаря этому LLM могут осваивать разные стили написания, понимать контекст, логику и ориентироваться на здравый смысл.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это техника, которая объединяет возможность генерации текстов с механизмами поиска. Модель извлекает информацию из внешних источников (базы данных, текстовые документы) и использует её для создания ответов. Такое подход позволяет улучшить качество ответов и сделать их более актуальными и информативными.
LLM начали активно развиваться в конце 2010-х годов. С тех пор были разработаны такие популярные модели, как GPT, Llama, Gemini, Yandex GPT, GiGaChat от «Сбера», недавно взлетевший Deep Seek.
RAG же появился позже, в 2020 году, когда исследователи из Facebook AI Research разработали архитектуру, совмещающую извлечение информации и ее генерацию.
Принципы работы LLM
Принципы работы LLM (больших языковых моделей) основаны на использовании глубокого обучения и нейросетевых архитектур. Модели учатся на больших объемах текстовых данных: изучают языковые структуры, грамматику, контекст, семантику. Во время обучения LLM анализируют, как слова, фразы и предложения взаимодействуют друг с другом, запоминают, как они связаны по смыслу. Когда пользователь вводит запрос, при генерации ответа LLM использует эти знания.
Если LLM-модель перестать снабжать актуальной информацией, она по-прежнему будет способна поддержать связный диалог, просто основываться будет только на тех данных, которые ей «скормили».
Представим, что вы общаетесь с моделью, в которую в 2023 году загрузили информацию о работающих станциях метро в Москве и больше эти сведения не обновляли. Тогда, если в начале 2025 года вы спросите у модели, сколько станций метро открыты в Москве, она проигнорирует информацию о тех восьми, которые были введены в эксплуатацию в 2024 году.
Почему RAG — гейм-чейнджер для применения LLM-моделей
У традиционных LLM есть ограничения: они основаны на информации, на которой были обучены и не учитывают свежие или специфические знания — им их просто неоткуда брать. Традиционной LLM-модели нужно постоянно «скармливать» новую информацию и обучать, иначе ответы будут неточными.
RAG исправляет этот недостаток: дает возможность извлекать актуальные данные из внешних источников, анализировать их и генерировать контент. Никакого обучения не нужно.
Алгоритм работы RAG
RAG сочетает в себе два ключевых компонента: извлечение и генерацию. Вот как это работает:
1. Извлечение информации: Когда пользователь задает вопрос, сначала происходит поиск в большой базе данных или наборе документов для поиска релевантных текстов.
2. Генерация ответа: После обработки эти тексты подаются в LLM, которая создает связный и информативный ответ, основываясь на найденной информации и контексте запроса.
Пример взаимодействия RAG и LLM
Например, вы продаете машинки для стрижки животных и разработали чат-бота, которые помогает пользователям находить информацию о ваших продуктах. В боте используется LLM для обработки запросов пользователей и формирования ответов и RAG для извлечения информации о продуктах из общей базы данных.
1. Пользователь спрашивает: «Подбери 3 наиболее популярные модели машинок для стрижки собак не дороже 10 000 рублей».
2. RAG ищет во внешнем источнике (например, в базе знаний с описанием этих машинок) , фрагменты документов, которые содержат релевантную пользовательскому запросу информацию.
3. Извлеченные фрагменты передаются LLM вместе с самим вопросом, создавая тем самым контекст для построения ответа, на основе которого Модель и формирует полный и четкий ответ, обобщая информацию: «У нас есть 3 самые популярные машинки для стрижки собак: Moser Rex (1230-0079), стоимость 9 850 рублей, Codos CP-918, стоимость 5 780 рублей; BaoRUN N, стоимость 4678 рублей».
Как LLM и RAG можно использовать в бизнесе
Основные возможности связаны с генерацией и обработкой контента:
- создавать контент по запросу, выдерживая требования к стилю, объему, структуре;
- сокращать длинные тексты до коротких саммари или аннотаций, чтобы быстро разобраться в сути текста без необходимости его полностью вычитывать;
- присваивать контенту категории;
- объединять информацию из разных источников и генерировать на ее основе связный и логичный контент.
Применительно к бизнесу, LLM+RAG можно подключать для решения следующих задач:
Обслуживание клиентов: Чат-боты с RAG могут быстро отвечать на вопросы клиентов, получая информацию из баз данных и документов.
Создание контента. RAG можно использовать для генерации статей и публикаций, изображений, создания сценариев для видеороликов и так далее.
Анализ данных. Например, можно загрузить в модель актуальные исследования рынка и попросить сделать выводы относительно направлений для развития, риск-факторов и т. п.
Поддержка принятия решений. Например, анализируя с помощью RAG данные о продажах компании за квартал и целевые OKR, коммерческий директор сможет понять, куда стоит направить усилия для повышения доходов.
Персонализированные рекомендации. RAG может анализировать предпочтения клиентов и предлагать им подходящие товары или услуги. Такой же принцип можно использовать для создания персонального плана обучения сотрудников и онбординга.
Что нужно, чтобы использовать RAG
- Сама большая языковая модель — LLM, которая будет генерировать текст или другие данные на основе вводной информации и контекста.
- Корпус информации, к которому будет обращаться RAG при поиске ответов. Например, структурированные базы знаний, текстовые документы, картинки, внешние источники данных — интернет и другие системы.
- Инфраструктура для обработки данных. Система, которая агрегирует, очищает и подготавливает данные.
- Пользовательский интерфейс. Интерфейс для ввода запросов пользователями и отображения результатов генерируемого текста. Чаще речь идет даже о возможности использования нескольких способов взаимодействия с LLM (мессенджеры, чаты, сайты, чат-боты, голосовые ассистенты, мобильные приложения).
- Шаблоны подсказок-заданий. Заранее подготовленные шаблоны — промпты, которые помогут LLM правильно интерпретировать запросы, используя контекст и дополнительные знания. Например: “Отвечай только на вопросы по банковским продуктам, тезисно, используя не более 1000 символов”, — в данном случае все вопросы вне заданной тематики будут игнорироваться, а ответы будут формироваться в лаконичном формате.
Дьявол в деталях: ограничения в использовании RAG
Технологии тоже делают ошибки — ИИ часто генерирует недостоверную информацию и попросту «галлюцинирует». Так что на 100% доверять выводам виртуального помощника не стоит.
Качество работы самой модели: поиск, определение релевантности текста запросу пользователя, выбор между несколькими источниками, определение нужного объема информации для генерации достоверного ответа — имеет определяющее значение. Если алгоритм работы RAG будет выстроен неверно, ожидать корректных ответов не стоит.
Есть и другие ограничения. RAG позволяет моделям использовать внешние источники информации для улучшения качества ответов, однако это поднимает вопросы о надежности источников и потенциальных рисках дезинформации. Если модель получает информацию из ненадежных источников, это может привести к ошибочным или даже опасным рекомендациям. Сюда же добавляются проблемы конфиденциальности — использование внешних данных может привести к утечкам.
Также активно обсуждаются вопросы прозрачности и объяснимости таких моделей. Как пользователи могут понять, на чем основаны выводы модели, и убедиться в верности алгоритмов, которые RAG использует для генерации выводов?
То есть, несмотря на то что ИИ может быть отличным помощником для бизнеса, постоянный контроль за работой системы все же нужен, чтобы обеспечить ее эффективность и правильность ответов, а для разработки и поддержки системы, интегрирующей RAG, могут потребоваться инвестиции в технологии и обучение персонала.
Внедрение LLM+RAG: уже пора или подождать
За счет технологии RAG и при наличии грамотно организованного хранилища информации, порог входа в применение ИИ в бизнесе сильно снижается. Нет необходимости привлекать дорогостоящих ML-экспертов, обучать модели под специфику вашего бизнеса. Если упрощенно, то достаточно использовать одну из современных LLM, подключив её с помощью RAG к вашим хранилищам информации и знаний, чтобы модель использовала их при построении ответов. При этом актуализация информации в хранилище, моментально актуализирует и ответы, которые выдает модель. Иными словами — положили в хранилище новый документ, и модель, практически мгновенно, начинает строить ответы с учетом содержания этого документа.
Уже сейчас очевидно, что LLM никуда не денутся — технология будет только развиваться, все мы — и люди, и бизнес будем все активнее ею пользоваться.
Вспомните, как всего 5-6 лет назад чат-ботами и виртуальными помощниками мог похвастаться только крупный и продвинутый бизнес, а сейчас их используют даже частные специалисты. То есть через те же 5 лет компании, не использующий LLM+RAG, будет сильно отставать от рынка и терять позиции в глазах клиентов.
Поэтому исследовать применение ИИ, интегрировать его в свой бизнес мы рекомендуем уже сейчас на том уровне, который вам доступен.