Mae RAG (Adalw-Cynhyrchion Estynedig) yn ffordd ddiweddar o wella LLMs mewn ffordd hynod effeithiol, gan gyfuno pŵer cynhyrchiol ac adalw data amser real. Mae RAG yn caniatáu i system benodol sy'n cael ei gyrru gan AI gynhyrchu allbynnau cyd-destunol sy'n gywir, yn berthnasol, ac wedi'u cyfoethogi gan ddata, gan felly roi mantais iddynt dros LLMs pur.
Mae optimeiddio RAG yn ddull cyfannol sy'n cynnwys tiwnio data, mireinio modelau, a pheirianneg brydlon. Mae'r erthygl hon yn mynd trwy'r cydrannau hyn yn fanwl i gael mewnwelediadau sy'n canolbwyntio ar fenter ar sut y gallai'r cydrannau hyn fod y gorau ar eu cyfer modelau menter AI.
Gwella Data ar gyfer Gwell Perfformiad AI
- Glanhau a Threfnu Data: Rhaid glanhau'r data bob amser cyn ei ddefnyddio'n iawn i ddileu gwallau, copïau dyblyg ac adrannau amherthnasol. Cymerwch, er enghraifft, AI cymorth cwsmeriaid. Dylai AI ond gyfeirio at Gwestiynau Cyffredin cywir a chyfredol fel nad yw'n datgelu gwybodaeth sydd wedi dyddio.
- Chwistrelliad Set Ddata Parth-Benodol: Mae'n bosibl gwella'r perfformiad drwy chwistrellu setiau data arbenigol a ddatblygwyd ar gyfer parthau penodol. Rhan o'r cyflawniad yw chwistrellu cyfnodolion meddygol ac adroddiadau cleifion (gydag ystyriaethau preifatrwydd priodol) i AI ym maes gofal iechyd i alluogi AI gofal iechyd i roi atebion gwybodus.
- Defnydd Metadata: Gall y metadata a ddefnyddir gynnwys gwybodaeth fel stampiau amser, awduraeth, a dynodwyr lleoliad; mae gwneud hynny yn helpu i adalw trwy fod yn gywir yn y cyd-destun. Er enghraifft, gall AI weld pryd y postiwyd erthygl newyddion a gallai hyn ddangos bod gwybodaeth yn fwy diweddar, ac felly y dylai ddod ymlaen yn y crynodeb.
Paratoi Data ar gyfer RAG
- Casglu data: Dyma'r cam mwyaf sylfaenol o bell ffordd pan fyddwch yn casglu neu'n amlyncu data newydd fel bod y model yn parhau i fod yn ymwybodol o faterion cyfoes. Er enghraifft, dylai AI sy’n wyliadwrus o ragfynegi’r tywydd fod bob amser yn casglu data ac amser o gronfeydd data meteorolegol i gorddi rhagfynegiadau dichonadwy.
- Glanhau Data: Ystyriwch y data crai sy'n dod i mewn. Mae angen ei adolygu yn gyntaf cyn cael ei brosesu ymhellach i ddileu gwallau, anghysondebau neu faterion eraill. Gall hyn gynnwys gweithgareddau fel rhannu erthyglau hir yn segmentau byr yn briodol a fydd yn caniatáu i'r AI ganolbwyntio ar y rhannau perthnasol yn unig yn ystod dadansoddiad di-destun.
- Gwybodaeth Chunking: Unwaith y bydd y data wedi mynd drwy'r broses o lanhau, caiff ei drefnu'n ddarnau llai fel na fydd pob darn yn mynd y tu hwnt i'r terfynau a'r ffactorau a ddadansoddwyd yn y cam hyfforddi model. Rhaid crynhoi pob dyfyniad yn briodol mewn ychydig baragraffau neu elwa ar dechnegau crynhoi eraill.
- Anodi Data: Mae'r broses o drin sy'n cynnwys labelu neu adnabod data yn ychwanegu trot cwbl newydd i wella adalw trwy hysbysu'r AI am y mater cyd-destunol. Dylai hyn ganiatáu ar gyfer dadansoddi teimladau mwy effeithiol o adborth cwsmeriaid yn cael ei drin yn gymwysiadau testun defnyddiol pan gaiff ei labelu ag emosiynau a theimladau cyffredinol.
- Y Prosesau SA: Rhaid i'r prosesau SA sicrhau gwiriadau ansawdd trwyadl fel mai dim ond data o ansawdd sy'n mynd trwy'r prosesau hyfforddi ac adalw. Gall hyn gynnwys gwirio cyson â llaw neu raglennu am gysondeb a chywirdeb.
Addasu LLMs ar gyfer Tasgau Penodol
Mae personoli LLM yn addasiad o wahanol leoliadau mewn AI i gynyddu effeithlonrwydd model wrth gyflawni rhai tasgau neu yn yr ysbryd o hwyluso rhai diwydiannau. Fodd bynnag, gall addasu'r model hwn helpu i gynyddu gallu'r model i adnabod patrwm.
- Modelau Tiwnio: Mae mireinio'n hyfforddi'r model ar setiau data penodol ar gyfer y gallu i ddeall cynildeb parth-benodol. Er enghraifft, efallai y bydd cwmni cyfreithiol yn dewis y model AI hwn i ddrafftio contractau yn gywir wedi hynny, gan y bydd wedi mynd trwy lawer o ddogfennau cyfreithiol.
- Diweddariadau Data Parhaus: Rydych chi eisiau gwneud yn siŵr bod y ffynonellau data enghreifftiol ar y pwynt, ac mae hyn yn ei gadw'n ddigon perthnasol i ddod yn ymatebol i bynciau sy'n esblygu. Hynny yw, mae'n rhaid i AI cyllid ddiweddaru ei gronfa ddata yn rheolaidd i gasglu'r prisiau stoc diweddaraf ac adroddiadau economaidd.
- Addasiadau Tasg-Benodol: Mae rhai modelau sydd wedi'u gosod ar gyfer tasgau penodol yn gallu newid y naill neu'r llall neu'r ddau o'r nodweddion a'r paramedrau i'r rhai sy'n gweddu orau i'r dasg benodol honno. Dadansoddi teimlad Gellir addasu AI, er enghraifft, i gydnabod rhai terminolegau neu ymadroddion sy'n benodol i'r diwydiant.
Creu Awgrymiadau Effeithiol ar gyfer Modelau RAG
Gellir deall Peirianneg Gyflym fel ffordd o gynhyrchu'r allbwn a ddymunir gan ddefnyddio anogwr wedi'i saernïo'n berffaith. Meddyliwch amdano fel eich bod yn rhaglennu'ch LLM i gynhyrchu allbwn dymunol a dyma rai ffyrdd y gallwch chi greu ysgogiad effeithiol ar gyfer modelau RAG:
- Awgrymiadau a Nodir yn Wahanol: Mae ysgogiad cliriach yn cynhyrchu ymateb gwell. Yn hytrach na gofyn, “Dywedwch wrthyf am dechnoleg,” efallai y byddai’n help gofyn, “Beth yw’r datblygiadau diweddaraf mewn technoleg ffôn clyfar?”
- Hyrwyddo iteraidd o Anogwyr: Mae mireinio prydlon yn barhaus yn seiliedig ar adborth yn ychwanegu at ei effeithlonrwydd. Er enghraifft, os yw defnyddwyr yn gweld yr atebion yn rhy dechnegol, gellir addasu'r anogwr i ofyn am esboniad symlach.
- Technegau Anogi Cyd-destunol: Gall ysgogi fod yn sensitif i gyd-destun er mwyn teilwra ymatebion yn agosach at ddisgwyliadau defnyddwyr. Un enghraifft fyddai defnyddio dewisiadau'r defnyddiwr neu ryngweithiadau blaenorol o fewn yr anogwyr, sy'n cynhyrchu allbynnau llawer mwy personol.
- Trefnu Anogwyr mewn Dilyniant Rhesymegol: Mae trefnu ysgogiadau mewn dilyniant rhesymegol yn gymorth wrth brifo
gwybodaeth bwysig. Er enghraifft, pan fydd rhywun yn gofyn am ddigwyddiad hanesyddol, byddai'n fwy addas yn gyntaf i ddweud, "Beth ddigwyddodd?" cyn iddo fynd ymlaen i ofyn, “Pam roedd yn arwyddocaol?”
Nawr dyma sut i gael y canlyniadau gorau o systemau RAG
Piblinellau Gwerthuso Rheolaidd: Yn ôl rhai gwerthusiadau, bydd sefydlu system werthuso yn helpu RAG i gadw golwg ar ei hansawdd dros amser, hy, adolygu'n rheolaidd pa mor dda y mae rhannau adalw a chynhyrchu RAG yn perfformio. Yn fyr, darganfod pa mor dda y mae AI yn ateb cwestiynau mewn gwahanol senarios.
Ymgorffori Dolenni Adborth Defnyddwyr: Mae adborth defnyddwyr yn caniatáu gwelliannau cyson i'r hyn sydd gan y system i'w gynnig. Mae'r adborth hwn hefyd yn galluogi'r defnyddiwr i adrodd am bethau y mae dirfawr angen rhoi sylw iddynt.
