Retrieval-Augmented Generation, i dlaczego dźwiga suwerenną AI

RAG to hybrydowa struktura łącząca model generatywny z systemem wyszukiwania (retrieval). Zamiast polegać wyłącznie na tym, czego model nauczył się podczas treningu, w momencie udzielania odpowiedzi sięga po zewnętrzne informacje.

Działa w dwóch krokach. Retrieval: Dla danego pytania system przeszukuje bazę wiedzy w poszukiwaniu najbardziej odpowiednich fragmentów. Generowanie: Model tworzy następnie naturalną odpowiedź, osadzoną w tych fragmentach. Odpowiedź brzmi konwersacyjnie, ale jest związana z rzeczywistymi źródłami, a nie z pamięcią modelu.

• Zakotwiczenie faktograficzne. Czerpanie odpowiedzi ze sprawdzonych źródeł zmniejsza liczbę pewnych siebie, wiarygodnie brzmiących błędów, które chętnie generują modele niezakotwiczone.
• Aktualna wiedza. System wyszukiwania (retriever) może czytać dane na żywo, dzięki czemu odpowiedzi nie starzeją się tak jak stałe wagi treningowe.
• Elastyczne zastosowanie w różnych domenach. Wystarczy skierować go na bazę wiedzy wsparcia, korpus badawczy lub dokumenty wewnętrzne, a to samo podejście sprawdzi się w obsłudze klienta, badaniach, ochronie zdrowia czy edukacji.

Bardziej szczegółowe wprowadzenie znajdą Państwo w wyjaśnieniu RAG od NVIDIA.

RAG to miejsce, w którym spotykają się możliwości i kontrola. Wiedza znajduje się w pamięci, która należy do Państwa, model może działać w Państwa własnym środowisku, a odpowiedź jest osadzona w Państwa danych, które nigdy nie muszą go opuszczać. To ten sam argument, jaki przedstawiamy w odniesieniu do modeli open-weight: możliwości, które można hostować samodzielnie, to możliwości, które Państwo kontrolują.

Dla zespołu, który zastanawia się, gdzie ma działać jego AI, RAG jest często pierwszą decyzją projektową, która czyni system hostowany samodzielnie naprawdę użytecznym, zamiast zwykłym demo.