RAG (retrieval augmented generation) — это технология, основанная на работе нейросетевых моделей, объединяющая методы поиска информации (retrieval) и генерации текста (generation), что позволяет создавать более точные и релевантные ответы на запросы пользователя. Далее в статье, что такое RAG, как он устроен и какие преимущества может предоставить бизнесу.
Что такое RAG?
RAG сочетает в себе два ключевых компонента:
- Поиск информации (retrieval): Использование существующих баз данных и документов для поиска релевантной информации.
- Генерация текста (generation): Создание связного и осмысленного текста на основе найденной информации.
Процесс начинается с поиска информации по запросу пользователя, после чего найденные данные используются для генерации окончательного ответа, который максимально точно отвечает на запрос.
Как устроена технология RAG?
RAG – модульная система и собрана она может быть по разному, однако в основе будет лежать главный технический принцип:
- Подготовка данных (сбор, очистка, группировка и т.д.)
- Разделение информации на чанки (части), сплиттером
- Обработка чанков embedding моделью нейросети
- Векторизация и размещение обработанных данных в векторной базе
- Запрос пользователя поступает в систему и обрабатывается той же embedding нейросетью, для поиска соответствующих (релевантных) документов
- Отправка центрального запроса пользователя и релевантных чанков из векторной базы, в качестве контекста, в лингвистическую чат-модель нейросети
- Формирование ответа на вопрос пользователя с использованием дополнительных данных в контексте.
Вариантов реализации RAG очень много!
- По форме запроса: альтернативой прямому запросу может быть мульти-запросный вариант rag, когда возникает промежуточный этап с формированием ряда запросов-синонимов, введенному пользователем запросу. Это позволяет собрать из базы больше релевантных документов, опираясь на различные формулировки запроса.
- По способу хранения: с размещением в одной векторной базе или нескольких с использование кластеризации данных
- По способу разделения информации на чанки: секционное разделение, символьное, семантическое.
В целом, я привел эти несколько пунктов как пример существования разных подходов к реализации поставленной задачи. Этот список намного больше и для наглядности можно посмотреть на картинку ниже, чтобы понять насколько мощный это инструмент!
Как работает RAG?
- Запрос пользователя: Пользователь задает вопрос или вводит запрос.
- Поиск релевантной информации: Модель ищет подходящие документы или фрагменты текста в базе данных.
- Генерация ответа: На основе найденной информации генерируется связный и содержательный ответ.
Зачем RAG нужен бизнесу?
Улучшение клиентского сервиса
RAG позволяет создать более продвинутые системы поддержки клиентов, которые могут предоставлять точные и быстрые ответы на запросы, улучшая качество обслуживания и удовлетворенность клиентов.
Быстрое реагирование на запросы
Системы, основанные на RAG, способны мгновенно обрабатывать запросы клиентов и предоставлять ответы в реальном времени. Это особенно важно в условиях высокого объема обращений, когда оперативность ответа напрямую влияет на удовлетворенность клиентов.
Персонализация ответов
Использование RAG позволяет предоставлять персонализированные ответы на основе исторических данных и предпочтений клиента. Это помогает создавать уникальный пользовательский опыт, что в свою очередь способствует лояльности клиентов.
Снижение нагрузки на операторов
Автоматизация ответов на стандартные и часто задаваемые вопросы освобождает операторов для решения более сложных и нестандартных запросов. Это повышает общую эффективность службы поддержки и снижает время ожидания ответа для клиентов.
Оптимизация внутренних процессов
Компании могут использовать RAG для автоматизации поиска информации внутри организации, что снижает время на поиск данных и повышает производительность сотрудников.
Быстрый доступ к информации
Сотрудники могут быстро находить нужную информацию в корпоративных базах данных, документации и других источниках. Это особенно полезно в крупных организациях с обширными архивами данных.
Автоматизация рутины
Многие рутинные задачи, связанные с поиском и обработкой информации, могут быть автоматизированы с помощью RAG. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более стратегически важных задачах и повышает общую продуктивность.
Улучшение взаимодействия между отделами
RAG способствует лучшему обмену информацией между различными подразделениями компании. Быстрый доступ к актуальной информации улучшает координацию и взаимодействие, что в конечном итоге положительно сказывается на работе всей организации.
Улучшение принятия решений
Бизнес может использовать RAG для анализа больших объемов данных и предоставления ключевой информации для принятия стратегических решений. Это особенно полезно для анализа рынка, конкурентов и других бизнес-аналитических задач.
Анализ больших данных
RAG способен обрабатывать и анализировать огромные массивы данных, что позволяет получать ценные инсайты и делать обоснованные выводы. Это важно для стратегического планирования и принятия обоснованных бизнес-решений.
Предоставление релевантной информации
На основе анализа данных RAG может предоставлять актуальную и релевантную информацию, что помогает руководителям принимать более точные и своевременные решения. Это снижает риск ошибок и способствует успешной реализации бизнес-стратегий.
Поддержка прогнозирования
Использование RAG позволяет более точно прогнозировать рыночные тренды, поведение потребителей и другие ключевые показатели. Это помогает бизнесу адаптироваться к изменениям на рынке и быть на шаг впереди конкурентов.
Поддержка контент-маркетинга
RAG может быть полезен для создания качественного контента на основе существующих данных. Это может включать написание статей, отчетов и других материалов, что способствует улучшению контент-стратегии компании.
Создание уникального контента
RAG помогает генерировать уникальный и ценный контент, который привлекает внимание аудитории и повышает её вовлечённость. Это может включать в себя создание блогов, аналитических отчетов, технической документации и других типов контента.
Автоматизация контентного процесса
Системы на основе RAG могут автоматизировать многие аспекты создания контента, от сбора информации до написания текстов. Это сокращает время на подготовку материалов и позволяет выпускать больше качественного контента в сжатые сроки.
Улучшение SEO-стратегии
Использование RAG помогает создавать контент, оптимизированный для поисковых систем, что улучшает видимость сайта и привлекает больше целевого трафика. Это способствует росту онлайн-присутствия компании и повышению её авторитета в отрасли.
Итог
RAG (retrieval augmented generation) представляет собой очень мощный инструмент, который объединяет лучшие черты разных моделей нейросетей: поиска и обработки информации, а также генерации текста. Это открывает новые возможности для бизнеса в различных областях, включая улучшение клиентского сервиса, оптимизацию внутренних процессов, поддержку принятия решений и усиление контент-маркетинга. Интеграция RAG в бизнес-процессы может значительно повысить эффективность и конкурентоспособность компании.
Если Вас заинтересовала данная технология, предлагаю выйти на связь и обсудить Ваш запрос. Чтобы связаться со мной, перейдите на страницу “КОНТАКТЫ” и отправьте заявку с пометкой “внедрение нейросетей“. Вы также можете изучить часть возможных вариантов реализации на странице “РАЗРАБОТКА“