RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?Problem: Tradycyjne podejście do RAG (Retrieval-Augmented Generation) w dużych modelach językowych (LLM), choć obiecujące w teorii, często zawodzi w praktyce. Sztuczne dzielenie danych na fragmenty (chunki) prowadzi do utraty kontekstu i generowania niespójnych, a nawet błędnych odpowiedzi.Przyczyny:-- Mechaniczne dzielenie tekstu: Tradycyjne metody dzielą dane na chunki na podstawie liczby znaków, ignorując semantykę i kontekst. To prowadzi do utraty sensu i generowania chaotycznych odpowiedzi.- Nadmierne poleganie na embeddingu: Choć embedding jest potężnym narzędziem, nie jest rozwiązaniem idealnym. Nadmierne poleganie na nim prowadzi do wybierania fragmentów tekstu podobnych semantycznie, ale niekoniecznie istotnych dla danego zapytania.- Zaniedbanie jakości danych i struktury: Skupienie się na zaawansowanych algorytmach i bazach wektorowych odciąga uwagę od kluczowej kwestii - jakości i struktury danych.Skutki:- Niska dokładność i spójność odpowiedzi: Modele LLM generują różne odpowiedzi na to samo pytanie, a użytkownicy nie mają pewności co do ich poprawności.- Brak transparentności i audytowalności: Trudno jest prześledzić proces generowania odpowiedzi i zweryfikować, skąd pochodzą konkretne informacje.- Wysokie koszty implementacji i utrzymania: Zastosowanie złożonych architektur i modeli zwiększa koszty, a problemy z jakością danych prowadzą do ciągłych poprawek i reindeksowania. Kluczowe momenty:0:00 Wprowadzenie: RAG w LLM-ach3:48 Generowanie trafnych odpowiedzi przez LLM-y13:43 Odpowiedzialność za dane wejściowe20:44 Problemy z mechanicznym podziałem tekstu26:20 Osadzenie wektorowe i podobieństwo semantyczne37:51 Alternatywne podejście do RAG45:30 Ostrzeżenie przed nadmiernym komplikowaniem AI53:00 Podsumowanie i alternatywne podejście Dowiesz się:- Dlaczego klasyczne podejście do RAG często zawodzi- Jak LLM-y interpretują dostarczony kontekst- Jakie są pułapki przy implementacji RAG- Co to jest "mapa wiedzy" i jak może zrewolucjonizować AIRozwiązanie:Należy odejść od mechanicznego podejścia do RAG i skupić się na:Głębokim zrozumieniu problemu biznesowego: Zdefiniowanie, co chcemy osiągnąć i jakie informacje są potrzebne do rozwiązania danego problemu.Manualnym zaprojektowaniu struktury danych: Ustalenie, w jaki sposób przechowywać dane, aby zachować ich sens i kontekst.Użyciu embeddingu jako narzędzia pomocniczego: Embedding powinien wspierać, a nie zastępować klasyczne metody wyszukiwania.Skoncentrowaniu się na jakości i aktualności danych: Zapewnienie, że dane są wiarygodne, aktualne i odpowiednio zabezpieczone.Korzyści:- Zwiększenie dokładności i spójności odpowiedzi.- Poprawa transparentności i audytowalności.- Obniżenie kosztów implementacji i utrzymania.- Spełnienie wymogów prawnych (GDPR, EU AI Act).Zamiast ślepo podążać za modnymi rozwiązaniami, należy skupić się na fundamentach - jakości danych, strukturze i zrozumieniu problemu biznesowego. Tylko takie podejście pozwoli wykorzystać pełen potencjał RAG i zbudować systemy oparte na LLM, które będą nie tylko efektowne, ale przede wszystkim efektywne.Jeśli interesujesz się przyszłością AI i jej praktycznym zastosowaniem w biznesie, ten odcinek jest obowiązkowy! Polub ten odcinek i podziel się przynajmniej z jedną osobą (poleć, warto). Linki:https://biznesmysli.pl/rag-w-llm-dlaczego-popularne-rozwiazania-to-droga-donikad/ Obserwuj mi na LinkedIn (wysyłaj też śmiało zaproszenie):https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/ Podziel się tym odcinkiem z kolegami i znajomymi zainteresowanymi AI i machine learning!Przydatne publikacji:- https://arxiv.org/pdf/2005.11401- https://arxiv.org/pdf/2407.01219- https://arxiv.org/pdf/2406.04369- https://arxiv.org/pdf/2305.14283- https://arxiv.org/pdf/2007.01282Tagi:#ai #machinelearning #datascience #nlp #rag #llm #search #bestpractice