Czym jest RAG?

Generowanie Wspomagane Wyszukiwaniem (ang. Retrieval-Augmented Generation, RAG) to technika, która pozwala modelom AI korzystać z zewnętrznych źródeł informacji podczas generowania odpowiedzi. Wyobraź sobie, że rozmawiasz z ekspertem, który w trakcie rozmowy sprawdza fakty w zaufanej encyklopedii – to właśnie robi RAG.

Duże Modele Językowe (LLM) są trenowane na ogromnych ilościach tekstu dostępnego w internecie, książkach i artykułach – ale tylko do pewnego momentu w czasie. Na przykład, model wytrenowany na danych do 2023 roku nie będzie znał wydarzeń z roku 2024, chyba że zostanie ponownie przeszkolony. Co więcej, te modele uczą się na danych ogólnych i mogą nie posiadać specjalistycznej wiedzy z Twojej branży czy organizacji.

W praktyce, gdy zadajesz pytanie systemowi wykorzystującemu RAG, system najpierw przeszukuje bazę wiedzy (dokumenty, strony internetowe, bazy danych), znajduje odpowiednie informacje, a następnie używa ich do sformułowania odpowiedzi. To łączy w sobie zalety wyszukiwarki (dostęp do aktualnych i konkretnych informacji) z umiejętnościami modelu językowego (zrozumienie pytania i tworzenie spójnych odpowiedzi).

Halucynacje – gdy AI “wymyśla” fakty

Jednym z największych wyzwań związanych z modelami językowymi jest ich tendencja do “halucynacji” – generowania przekonująco brzmiących, ale nieprawdziwych lub niedokładnych informacji.

Dzieje się tak, gdy model:

• Nie posiada potrzebnej wiedzy, ale próbuje odpowiedzieć
• Niepoprawnie łączy fragmenty informacji ze swojego treningu
• Błędnie interpretuje pytanie lub kontekst

Halucynacje są szczególnie problematyczne w zastosowaniach, gdzie dokładność jest kluczowa – w medycynie, prawie, finansach czy edukacji. Wyobraź sobie asystenta medycznego, który z przekonaniem podaje błędne dawkowanie leku, lub asystenta prawnego, który cytuje nieistniejące przepisy – konsekwencje mogą być poważne.

RAG jako rozwiązanie problemu halucynacji

I tutaj właśnie pojawia się RAG jako rozwiązanie. Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zdobytej podczas treningu, model może sprawdzić fakty w zaufanych źródłach przed udzieleniem odpowiedzi. To jak różnica między pytaniem przypadkowej osoby na ulicy a konsultacją z ekspertem, który przed odpowiedzią sprawdza informacje w wiarygodnych źródłach.

Dzięki RAG:

• Model ma dostęp do aktualnych informacji, nawet jeśli powstały po jego treningu
• Odpowiedzi są zakotwiczone w konkretnych źródłach, co zmniejsza ryzyko konfabulacji
• System może wyjaśnić, skąd pochodzą informacje, pokazując fragmenty źródłowych dokumentów

Budowanie zaufania dzięki RAG

W erze dezinformacji i fake newsów, zaufanie do systemów AI jest kluczowe. RAG buduje to zaufanie poprzez:

• Transparentność: system może pokazać, z jakich źródeł korzystał
• Weryfikowalność: użytkownicy mogą sprawdzić źródła informacji
• Aktualność: odpowiedzi bazują na najnowszych dostępnych informacjach
• Redukcję błędów: znaczące zmniejszenie liczby halucynacji w porównaniu do standardowych modeli

Badania pokazują, że użytkownicy są bardziej skłonni zaufać i korzystać z systemów AI, które potrafią uzasadnić swoje odpowiedzi konkretnymi źródłami, niż z tych, które po prostu generują odpowiedzi bez odniesień.

Skąd RAG czerpie informacje?

System RAG może pobierać dane z różnorodnych źródeł:

1. Zewnętrzne API i serwisy:

• Wyszukiwarki internetowe (Google, Bing)
• Encyklopedie online (Wikipedia)
• Bazy danych naukowych (PubMed, arXiv)
• Serwisy informacyjne (Reuters, Bloomberg)
• Platformy dokumentacji (GitHub, Stack Overflow)
• Serwisy pogodowe i finansowe (AccuWeather, Yahoo Finance)

2. Własne dane organizacji:

• Dokumenty wewnętrzne (raporty, instrukcje, procedury)
• Bazy wiedzy i wiki firmowe
• Archiwa e-maili i komunikacji
• Bazy danych klientów i produktów
• Dokumentacja techniczna i specyfikacje
• Transkrypcje spotkań i wywiadów

Elastyczność RAG pozwala na łączenie różnych źródeł, tworząc system, który ma zarówno szeroką wiedzę ogólną, jak i głęboką znajomość specyficznych dla Twojej organizacji informacji.

Zalety RAG

• Aktualna wiedza: System może korzystać z najnowszych informacji, nawet jeśli nie były dostępne podczas treningu modelu
• Dokładność: Odpowiedzi opierają się na konkretnych źródłach, co zmniejsza ryzyko konfabulacji (wymyślania faktów)
• Transparentność: System może podać źródła, z których korzystał przy tworzeniu odpowiedzi
• Specjalistyczna wiedza: Możliwość dodania własnych dokumentów pozwala na uzyskanie odpowiedzi w wąskich, specjalistycznych dziedzinach
• Personalizacja: Baza wiedzy może zawierać dokumenty specyficzne dla organizacji, co pozwala na dostosowanie odpowiedzi do konkretnych potrzeb

Wady i ograniczenia

• Złożoność implementacji: Wymaga stworzenia i utrzymania dodatkowej infrastruktury do przechowywania i przeszukiwania dokumentów
• Zależność od jakości bazy wiedzy: Jeśli dokumenty w bazie zawierają błędy lub są nieaktualne, odpowiedzi również będą niedokładne
• Ograniczona kreatywność: System może nadmiernie polegać na dosłownym cytowaniu źródeł kosztem syntezy i twórczego przetwarzania informacji
• Czas odpowiedzi: Wyszukiwanie i przetwarzanie dokumentów może wydłużyć czas uzyskania odpowiedzi
• Problemy z interpretacją: System może mieć trudności z wyborem najważniejszych informacji lub interpretacją sprzecznych źródeł

Praktyczne przykłady zastosowania

Przykład 1: Asystent prawny

Kancelaria prawna tworzy system RAG, który ma dostęp do bazy przepisów, precedensów i komentarzy prawnych. Prawnicy mogą zadawać mu pytania typu: “Jakie są najnowsze wyroki Sądu Najwyższego dotyczące ochrony danych osobowych w kontekście marketingu internetowego?” System wyszukuje odpowiednie dokumenty i przedstawia podsumowanie, oszczędzając prawnikom godziny pracy.

Przykład 2: Asystent obsługi klienta

Firma tworzy chatbota wykorzystującego RAG, który ma dostęp do bazy wiedzy o produktach, FAQ i historii problemów zgłaszanych przez klientów. Gdy klient pyta: “Jak naprawić błąd 404 w aplikacji mobilnej?”, system znajduje odpowiednie instrukcje i prezentuje rozwiązanie w przystępny sposób.

Przykład 3: Badania naukowe

Naukowiec korzysta z systemu RAG, który przeszukuje artykuły naukowe. Pytając: “Jakie są najnowsze odkrycia dotyczące wykorzystania mRNA w szczepionkach przeciwko nowotworom?”, otrzymuje odpowiedź opartą na najnowszych publikacjach, wraz z odniesieniami do konkretnych badań.

Koszty i wymagania

Pamięć: Wymaga znacznej ilości pamięci do przechowywania bazy wiedzy – od kilkuset megabajtów do wielu terabajtów, zależnie od zakresu tematycznego.

Infrastruktura:

Potrzebne są dodatkowe komponenty:

• Baza danych lub system wektorowy do przechowywania i wyszukiwania dokumentów
• System indeksowania przekształcający dokumenty w format umożliwiający szybkie przeszukiwanie
• Mechanizm określający podobieństwo między pytaniem a dokumentami

Koszty finansowe:

• Koszty przechowywania danych (serwery lub usługi chmurowe)
• Koszty przetwarzania (wyszukiwanie, generowanie odpowiedzi)
• Koszty API modelu AI
• Potencjalne koszty licencyjne za dostęp do specjalistycznych baz wiedzy

Ograniczenia związane z modelami LLM:

• Ograniczona długość kontekstu (model może nie być w stanie przetworzyć wszystkich znalezionych dokumentów)
• Trudności z integracją sprzecznych informacji z różnych źródeł
• Możliwość błędnej interpretacji lub pominięcia istotnych informacji

Podsumowanie

RAG jest skutecznym rozwiązaniem, gdy potrzebujesz wiarygodnych odpowiedzi opartych na konkretnych źródłach lub gdy chcesz, aby model miał dostęp do wiedzy specjalistycznej czy aktualnych informacji. Wymaga jednak więcej zasobów i umiejętności technicznych niż sama inżynieria promptów.