RAG – extragerea datelor prin inteligența artificială

RAG înseamnă tehnologia de extragere a datelor prin inteligeța artificială folosind modele de limbaj larg LLM generative. Prin combinarea puterii bazelor de cunoștințe vaste cu tehnici sofisticate de generare, RAG împinge limitele inteligenței artificiale. Acest articol analizează complexitatea RAG, explorându-i istoria, beneficiile și diferitele moduri de implementare.

1. Introducere în RAG

Imaginați-vă că aveți acces la o bibliotecă vastă de informații ori de câte ori aveți nevoie. Acum, imaginați-vă că puneți o întrebare și primiți un răspuns care se bazează nu numai pe cunoștințele preexistente, ci și pe informații relevante din acea bibliotecă. Aceasta este esența RAG. În lumea inteligenței artificiale, RAG reprezintă un salt semnificativ înainte în modul în care modelele de limbaj funcționează și generează răspunsuri.

Modelele de limbaj tradiționale, deși puternice, operează într-un spațiu limitat. Ele învață tipare și relații din seturile de date masive pe care sunt antrenate, iar răspunsurile lor reflectă aceste cunoștințe internalizate. Cu toate acestea, cunoștințele lor sunt limitate la ceea ce au fost expuse în timpul antrenamentului, ceea ce le face susceptibile la inexactități sau informații învechite.

Modelele bazate pe RAG se eliberează de aceste limitări prin încorporarea unei surse externe de cunoștințe în procesul lor. Aceasta înseamnă că, în loc să se bazeze doar pe cunoștințe preexistente, modelele RAG pot accesa și recupera informații relevante din seturi de date externe, cum ar fi Wikipedia, lucrări științifice sau chiar baze de date organizate. Acest acces este realizat prin intermediul acestor componente cheie:

Recuperatorul

Această componentă acționează ca bibliotecarul modelului, fiind responsabilă pentru căutarea și recuperarea informațiilor relevante din baza de cunoștințe externă vastă. Când un utilizator pune o întrebare, recuperatorul parcurge datele externe pentru a identifica cele mai relevante informații.

Generatorul

Generatorul își asumă rolul unui țesător iscusit, preluând informațiile recuperate de la recuperator și legându-le cu cunoștințele interne ale modelului LLM. Această fuziune are ca rezultat un răspuns cuprinzător și bine informat, care se bazează atât pe înțelegerea modelului, cât și pe datele externe.

Rezultatul este un sistem care poate oferi răspunsuri mai precise, actualizate și relevante din punct de vedere contextual. De exemplu, imaginați-vă că întrebați un model de limbaj tradițional despre o descoperire științifică recentă. Modelul ar putea oferi câteva informații generale pe baza datelor sale de antrenament, dar este puțin probabil să aibă detalii specifice despre o descoperire recentă.

Cu toate acestea, un model bazat pe RAG ar putea accesa și recupera informații din reviste științifice, asigurându-se că răspunsul său este precis, actual și reflectă cele mai recente progrese.

2. O călătorie prin timp: de la AI la RAG

Călătoria către RAG este strâns legată de evoluția inteligenței artificiale, în special în domeniul modelelor de limbaj LLM. De la programe rudimentare care se confruntă cu înțelegerea de bază a limbajului până la sisteme sofisticate capabile să genereze text de calitate umană, calea către RAG este pavată cu repere semnificative și descoperiri în cercetare.

Primele incursiuni în modelarea limbajului, cum ar fi ELIZA în anii 1960, s-au bazat pe potrivirea modelelor și abordări bazate pe reguli. Deși revoluționare pentru timpul lor, aceste modele posedau o înțelegere limitată și se luptau să facă față complexității limbajului natural.

Apariția modelelor de limbaj statistic în anii 1980, utilizând metode statistice pentru a prezice secvențe de cuvinte, a marcat un pas semnificativ înainte. Cu toate acestea, aceste modele s-au confruntat în continuare cu provocări în captarea dependențelor pe termen lung în text și generalizarea la date nevăzute.

Dezvoltarea Rțelelor neuronale de la sfârșitul anilor 2000 a revoluționat domeniul procesării limbajului natural. Arhitecturi precum rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele de memorie pe termen lung (LSTM) au prezentat o capacitate remarcabilă de a învăța tipare și relații complexe în date secvențiale, ceea ce a dus la îmbunătățiri semnificative în sarcinile de modelare a limbajului, cum ar fi traducerea automată și rezumarea textului.

Cu toate acestea, aceste modele au rămas limitate de dependența lor de reprezentări interne ale cunoașterii, adesea luptându-se să acceseze și să încorporeze informații externe în mod eficient. Introducerea modelelor de transformatoare în 2017, în special odată cu apariția unor modele precum BERT și GPT, a marcat un punct de cotitură în modelarea limbajului.

Capacitatea transformatoarelor de a procesa textul în mod holistic și de a capta dependențe pe termen lung cu o eficiență remarcabilă a propulsat modelele de limbaj la niveluri fără precedent de fluență și coerență. Cu toate acestea, aceste modele se bazau încă exclusiv pe cunoștințele lor interne, care, deși vaste, nu puteau cuprinde întreaga informație din lumea reală.

Această limitare inerentă a deschis calea pentru RAG, o schimbare de paradigmă care a eliminat decalajul dintre modelele de limbaj și sursele externe de cunoștințe. Prin combinarea puterii sistemelor de recuperare cu capacitățile generative ale modelelor de transformatoare, RAG a deblocat noi posibilități pentru sistemele AI de a accesa, procesa și raționa cu informații din lumea reală. Această fuziune între recuperare și generare a marcat un pas semnificativ către dezvoltarea unor sisteme AI mai inteligente, mai conștiente de context și, în cele din urmă, mai utile.

3. Puterea RAG: deblocarea unor noi posibilități

În timp ce modelele de transformatoare precum GPT-3 au prezentat capacități impresionante de generare a limbajului, acestea au fost limitate în mod inerent de cunoștințele primite în timpul antrenamentului.

Modelele au încercat să acceseze și să proceseze informații care nu făceau parte din datele lor inițiale de antrenament, ceea ce le-a făcut predispuse la generarea de informații inexacte sau învechite. Aici intervine RAG, revoluționând modul în care interacționăm cu inteligența artificială.

RAG combină punctele forte ale acestor modele de limbaj mari cu vastitatea și dinamismul bazelor de cunoștințe externe. Această abordare permite sistemelor AI să exploateze o sursă de informații actualizată constant și practic nelimitată, eliberându-se de constrângerile seturilor de date de antrenament statice.

Deci, cum funcționează de fapt RAG?

Imaginați-vă că întrebați un chatbot alimentat de RAG: „Care sunt cele mai recente descoperiri în astronomie?”.

În loc să se bazeze doar pe cunoștințele sale interne, chatbot-ul identifică mai întâi conceptele cheie din interogarea dumneavoastră:

• „cele mai recente”;
• „descoperiri”;
• „astronomie”.

Apoi, folosește aceste concepte pentru a cerceta o bază de date externă, poate o colecție organizată de articole științifice sau un flux live de știri despre astronomie.

Odată ce informațiile relevante sunt recuperate, chatbot-ul nu le afișează pur și simplu brute. Acesta valorifică puterea modelului de limbaj pentru a sintetiza informațiile recuperate, prezentându-vă-le într-un format clar, concis și ușor de înțeles.

Această integrare deblochează un nou nivel de acuratețe și relevanță în rezultatele AI. Să presupunem că doriți să construiți un asistent de diagnosticare medicală.

Un model de limbaj tradițional s-ar putea lupta să ofere informații precise despre o boală rară, mai ales dacă datele sale de antrenament nu conțineau suficiente exemple. Cu toate acestea, un asistent alimentat de RAG ar putea accesa baze de date medicale și lucrări de cercetare actualizate pentru a furniza informații precise și relevante, îmbunătățind drastic fiabilitatea diagnosticelor sale.

Mai mult, RAG excelează în sarcinile care necesită un grad ridicat de conștientizare a contextului. Luați în considerare un chatbot de asistență pentru clienți pentru o companie de tehnologie. Un client ar putea întreba: „Cum îmi resetez parola?”, urmat de „Pot face asta pentru contul meu de serviciu?”. Un chatbot alimentat de RAG poate conecta fără efort aceste două interogări, înțelegând că „asta” se referă la procesul de resetare a parolei și adaptându-și răspunsul pentru a aborda contextul specific al unui cont de serviciu. Această capacitate de a menține contextul pe parcursul mai multor interacțiuni îmbunătățește semnificativ experiența utilizatorului, făcând ca interacțiunile cu sistemele AI să pară mai naturale și intuitive.

În esență, RAG împinge limitele a ceea ce este posibil cu AI, deschizând calea pentru aplicații mai sofisticate, versatile și fiabile în diverse domenii.

4.Implementarea RAG: o abordare bazată pe Python

După ce am stabilit potențialul transformator al RAG, continuam cu discutarea aspectelor practice ale implementării sale folosind Python.

Imaginați-vă că doriți să creați un chatbot simplu care poate răspunde la întrebări despre repere celebre. Modelele de limbaj tradiționale s-ar putea lupta să ofere informații precise fără acces la o bază de cunoștințe fiabilă. Aici strălucește RAG. Putem valorifica biblioteca Python ‘wikipedia-api’ pentru a prelua informații de pe Wikipedia, o sursă de cunoștințe vastă și ușor disponibilă.

Mai întâi, va trebui să instalați biblioteca folosind:

pip: install wikipedia-api

Acum, să creăm o funcție Python pentru a prelua informații de pe Wikipedia:

import wikipediaapi

def get_wiki_info(query):
    wiki = wikipediaapi.Wikipedia(
        user_agent='Testare wikipedia',
        language='en',
        extract_format=wikipediaapi.ExtractFormat.WIKI
    )

    page = wiki.page(query)
    if page.exists():
        return page.summary
    else
        return  "Nu am găsit nicio informație despre asta. Puteți încerca să reformulați?"

Această funcție ia o ‘interogare’ ca intrare, preiază pagina Wikipedia corespunzătoare și returnează secțiunea de rezumat.

Acum, să integrăm asta cu un model de limbaj. Pentru acest exemplu, vom folosi un limbaj LLM instalat local prin serverul Ollama. Desigur putem folosi orice fel de limbaje LLM, chiar și prin API, de la cele furnizate prin Groq, la Mistral Nemo sau Large, Anthropic sau ChatGPT.

Pentru acest exemplu vom folosi Llama 3.2 3B cu o dimensiune de doar 2.3 GB care rulează extraordinar de repede.

Vom adăuga în cod funcțiile de prelucrare a datelor:

import requests
import json

def chat_with_ollama(prompt):
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    data = {
        "model": "llama3.2:latest",
        "prompt": prompt,
        "stream": False
    }
    response = requests.post(url, json=data)
    return response.json()

def answer_question(query):
    prompt = f"Identifica subiectul discutiei din {query} Subiectul va fi cautat pe Wikipedia. Raspunde doar cu subiectul, pentru a putea initializa cautarea pe Wikipedia:"
    result = chat_with_ollama(prompt)
    subiect = result["response"]

    context = get_wiki_info(subiect)
    prompt = f"Întrebare: {query} Context: {context} Răspuns:"

    result = chat_with_ollama(prompt)
    return result["response"]

Utilizatorul pune o întrebare care e prelucrată prin Llama 3.2 care identifică subiectul. Modelul LLM formatează răspunsul pentru a putea fi căutate informații pe Wikipedia despre subiectul întrebării.

Apoi se setează contextul cu informațiile care sunt extrase din Wikipedia.

La sfărșit Llama 3.2 răspunde la întrebarea inițială, dar folosește noile informații care ar trebui să fie mai recente și să reflecte modificările față de informațiile cu care a fost antrenat inițial. Răspunsul ar trebui să fie mult mai aproape de realitate.

Orasul Arad este situat în sud-vestul României, în județul Arad, lângă granița cu Ungaria și Serbia. Este un oraș important din regiune, cunoscut pentru istoria sa bogată și culturii sale unice.

Cu această configurare simplă, puteți acum pune întrebări de genul „Prin ce este Turnul Eiffel faimos?”, iar sistemul va prelua mai întâi informații de pe pagina Wikipedia despre Turnul Eiffel și apoi va utiliza modelul de limbaj pentru a oferi un răspuns cuprinzător bazat pe contextul recuperat.

Întrebarea "Prin ce este Turnul Eiffel faimos?" poate fi reformulată ca:

"Cum este Turnul Eiffel atât de faimos și cunoscut în lume?"

Turnul Eiffel este un obiectiv turistic și cultural extrem de important, care a fost construit la Paris, Franța, pentru Expoziția Universală din 1889. Acest turn înalt de 324 metri și lung de 125 metri a fost proiectat de arhitectul francos Gustave Eiffel și a devenit simbol al orașului Paris și al Franței.

Turnul Eiffel este faimos pentru:

*   Designul său unic și original, care a fost un produs inovator la acea vreme.
*   Înălțimea sa imposibilă de atins, care a întrunat nevoile unei expoziții universale.
*   Stilul său sau de artă, care a influențat arhitectura din toate părțile lumii.
*   Legăturile sale cu istoria și cultura franceză, care face parte a patrimoniului mondial UNESCO.

În final, Turnul Eiffel este o adevărată marionetă a istoriei, care a devenit un simbol al Parisului, Franței și lumii întregi.

Acest exemplu practic demonstrează principiile de bază ale RAG în acțiune, prezentând modul în care recuperarea informațiilor relevante dintr-o bază de cunoștințe poate îmbunătăți semnificativ acuratețea și caracterul informativ al răspunsurilor modelului de limbaj. Cu toate acestea, această tehnică puternică este doar vârful aisbergului, domeniul RAG fiind în continuă evoluție și deschizând noi frontiere în inteligența artificială.

Evident Wikipedia este doar o sursă de date. Alături de Wikipedia pot fi utilizate API-uri publice sau private care pot genera un context complet, îmbunătățind evident și calitatea răspunsului dat la întrebări.

5. Viitorul AI: RAG

Pe baza înțelegerii fundamentale a RAG și a implementării sale practice, este esențial să recunoaștem că această zonă a AI este dinamică și evoluează rapid. Viitorul RAG este plin de posibilități, promițând să remodeleze inteligența artificială așa cum o știm. Una dintre cele mai active domenii de cercetare se concentrează pe îmbunătățirea eficienței recuperării.

Tehnicile existente, deși impresionante, pot fi costisitoare din punct de vedere computațional, mai ales atunci când se ocupă de baze de cunoștințe masive. Cercetătorii explorează noi algoritmi de indexare și căutare inspirați din progresele înregistrate în recuperarea informațiilor și procesarea limbajului natural.

Tehnici precum hashing-ul semantic, cuantificarea vectorială și rețelele neuronale bazate pe grafice sunt investigate pentru a accelera procesul de recuperare fără a sacrifica acuratețea. O altă frontieră interesantă constă în integrarea unor surse de cunoștințe diverse.

În prezent, sistemele RAG se bazează adesea pe o singură bază de cunoștințe, cum ar fi o colecție de documente sau o anumită API. Cu toate acestea, informațiile din lumea reală sunt dispersate în diverse surse, inclusiv baze de date, grafice de cunoștințe și chiar fluxuri de date în timp real.

Viitorul RAG prevede sisteme capabile să acceseze și să integreze perfect informații din această gamă diversă de cunoștințe, ceea ce duce la răspunsuri mai cuprinzătoare și mai profunde. Implicațiile unor astfel de progrese sunt de anvergură.

În industrii precum serviciul pentru clienți, chatboții alimentați de RAG pot oferi asistență instantanee, precisă și personalizată, exploatând întreaga bază de cunoștințe a unei companii. Imaginați-vă un chatbot care rezolvă probleme tehnice complexe prin recuperarea dinamică a informațiilor din manualele de produse, forumurile tehnice și jurnalele de interacțiune cu clienții. Impactul asupra unor sectoare precum asistența medicală, finanțele și educația este la fel de profund. RAG poate oferi medicilor cele mai recente cercetări medicale, poate oferi consilierilor financiari date de piață în timp real și poate oferi studenților experiențe de învățare personalizate, adaptate nevoilor și progresului lor specific.

Cu toate acestea, viitorul RAG nu se rezumă doar la progresul tehnologic; este vorba și de abordarea implicațiilor etice și sociale. Pe măsură ce sistemele RAG devin mai sofisticate, asigurarea echității, transparenței și responsabilității în procesele lor de luare a deciziilor este primordială.

Aceasta include atenuarea prejudecăților din datele de antrenament, furnizarea unor explicații clare pentru răspunsurile generate și stabilirea unor mecanisme de supraveghere și intervenție umană atunci când este necesar. Călătoria către acest viitor necesită un efort de colaborare între cercetători, dezvoltatori și factorii de decizie politică pentru a se asigura că tehnologiile RAG sunt dezvoltate și implementate în mod responsabil, maximizând potențialul lor de a aduce beneficii umanității.

6. Concluzii

În concluzie, RAG reprezintă un salt semnificativ înainte în domeniul inteligenței artificiale, oferind modelelor de limbaj acces la un depozit vast de cunoștințe. Capacitatea sa de a oferi răspunsuri precise, conștiente de context, îl face un instrument revoluționar pentru diverse aplicații, deschizând calea pentru sisteme AI mai sofisticate și mai fiabile