RAG (Retrieval-Augmented Generation) is een recente manier om LLM's op een zeer effectieve manier te verbeteren, door generatieve kracht en realtime data-opvraging te combineren. RAG stelt een bepaald AI-gestuurd systeem in staat contextuele outputs te produceren die nauwkeurig, relevant en verrijkt zijn met data, waardoor ze een voorsprong hebben op pure LLM's.
RAG-optimalisatie is een holistische benadering die bestaat uit data-afstemming, modelfine-tuning en prompt engineering. Dit artikel gaat dieper in op deze componenten om op ondernemingen gerichte inzichten te krijgen in hoe deze componenten het beste kunnen zijn voor AI-modellen voor bedrijven.
Verbetering van gegevens voor betere AI-prestaties
- Opschonen en organiseren van gegevens: De data moet altijd worden opgeschoond voor het juiste gebruik om fouten, duplicaten en irrelevante secties te verwijderen. Neem bijvoorbeeld de AI voor klantenservice. Een AI zou alleen moeten verwijzen naar nauwkeurige en actuele FAQ's, zodat er geen verouderde informatie wordt onthuld.
- Domeinspecifieke datasetinjectie: De prestatie kan potentieel worden verbeterd door gespecialiseerde datasets te injecteren die zijn ontwikkeld voor specifieke domeinen. Een deel van de prestatie is het injecteren van medische tijdschriften en patiëntrapporten (met passende privacyoverwegingen) in AI op het gebied van gezondheidszorg, zodat AI voor gezondheidszorg geïnformeerde antwoorden kan geven.
- Metadatagebruik: De gebruikte metadata kan informatie bevatten zoals tijdstempels, auteurschap en locatie-identificatoren; dit helpt bij het ophalen door in de juiste context te staan. Een AI kan bijvoorbeeld zien wanneer een nieuwsartikel is geplaatst en dit kan een signaal zijn dat informatie recenter is en daarom in de samenvatting naar voren moet komen.
Gegevens voorbereiden voor RAG
- Gegevensverzameling: Dit is veruit de meest basale stap waarbij u nieuwe gegevens verzamelt of opneemt, zodat het model op de hoogte blijft van de actualiteit. Een AI die bijvoorbeeld terughoudend is met het voorspellen van het weer, zou altijd gegevens en tijd moeten verzamelen uit meteorologische databases om levensvatbare voorspellingen te doen.
- Gegevens opschonen: Denk aan de ruwe data die binnenkomt. Deze moet eerst worden beoordeeld voordat deze verder wordt verwerkt om fouten, inconsistenties of andere problemen te verwijderen. Dit kan activiteiten omvatten zoals het op de juiste manier opsplitsen van lange artikelen in korte segmenten, zodat de AI zich alleen kan richten op de relevante delen tijdens contextvrije analyse.
- Chunking-informatie: Zodra de data het hele proces van opschonen heeft doorlopen, worden ze georganiseerd in kleinere stukken, zodat elk stuk niet de limieten en factoren overschrijdt die zijn geanalyseerd in de modeltrainingsfase. Elk extract moet op geschikte wijze worden samengevat in een paar paragrafen of profiteren van andere samenvattingstechnieken.
- Gegevensannotatie: Het proces van manipulatie dat het labelen of identificeren van data omvat, voegt een geheel nieuwe trot toe om het ophalen te verbeteren door de AI te informeren over de contextuele kwestie. Dit zou moeten zorgen voor effectievere sentimentanalyse van de feedback van de klant die wordt gemanipuleerd tot bruikbare teksttoepassingen wanneer deze is gelabeld met algemene emoties en gevoelens.
- De QA-processen: De QA-processen moeten strenge kwaliteitscontroles doorstaan, zodat alleen kwaliteitsgegevens de trainings- en ophaalprocessen doorlopen. Dit kan betekenen dat er handmatig of programmatisch wordt gecontroleerd op consistentie en nauwkeurigheid.
LLM's aanpassen voor specifieke taken
De personalisatie van LLM is een aanpassing van verschillende instellingen in AI om de modelefficiëntie te verhogen bij het uitvoeren van bepaalde taken of in de geest van het faciliteren van bepaalde industrieën. Deze modelaanpassing kan echter helpen de capaciteit van het model om een patroon te herkennen te vergroten.
- Modellen verfijnen: Fine-tuning is het trainen van het model op gegeven datasets om de domeinspecifieke subtiliteiten te begrijpen. Een advocatenkantoor zou bijvoorbeeld dit AI-model kunnen kiezen om daarna nauwkeurig contracten op te stellen, omdat het veel juridische documenten heeft doorgenomen.
- Continue gegevensupdates: U wilt ervoor zorgen dat de modelgegevensbronnen op punt staan en dat ze relevant genoeg blijven om te reageren op veranderende onderwerpen. Dat wil zeggen dat een financiële AI zijn database regelmatig moet updaten om up-to-date aandelenkoersen en economische rapporten vast te leggen.
- Taakspecifieke aanpassingen: Bepaalde modellen die zijn aangepast voor bepaalde taken, kunnen een of beide functies en parameters veranderen in functies en parameters die het beste passen bij die specifieke taak. Sentimentanalyse-AI kan bijvoorbeeld worden aangepast om bepaalde branchespecifieke terminologieën of zinnen te herkennen.
Effectieve prompts voor RAG-modellen maken
Prompt Engineering kan worden opgevat als een manier om de gewenste output te produceren met behulp van een perfect gemaakte prompt. Zie het alsof je je LLM programmeert om een gewenste output te genereren en hier zijn enkele manieren waarop je een effectieve prompt voor RAG-modellen kunt maken:
- Duidelijk geformuleerde en precieze prompts: Een duidelijkere prompt levert een beter antwoord op. In plaats van te vragen: "Vertel me over technologie", kan het helpen om te vragen: "Wat zijn de nieuwste ontwikkelingen in smartphonetechnologie?"
- Iteratieve voortgang van prompts: Het continu verfijnen van een prompt op basis van feedback draagt bij aan de efficiëntie ervan. Als gebruikers de antwoorden bijvoorbeeld te technisch vinden, kan de prompt worden aangepast om om een eenvoudigere uitleg te vragen.
- Contextuele promptingtechnieken: Prompting kan contextgevoelig zijn om reacties beter af te stemmen op de verwachtingen van gebruikers. Een voorbeeld hiervan is het gebruiken van de gebruikersvoorkeuren of eerdere interacties binnen de prompts, wat veel persoonlijkere output oplevert.
- Prompts in logische volgorde rangschikken: Het organiseren van prompts in een logische volgorde helpt bij het maken van een hoofdvak
belangrijke informatie. Bijvoorbeeld, wanneer men vraagt naar een historische gebeurtenis, zou het beter zijn om eerst te zeggen: "Wat gebeurde er?" voordat men verdergaat met de vraag: "Waarom was het belangrijk?"
Zo haalt u de beste resultaten uit RAG-systemen
Regelmatige evaluatiepijplijnen: Volgens sommige evaluaties zal het opzetten van een evaluatiesysteem RAG helpen om de kwaliteit ervan in de loop van de tijd bij te houden, d.w.z. routinematig beoordelen hoe goed zowel de ophaal- als de generatieonderdelen van RAG presteren. Kortom, erachter komen hoe goed een AI vragen beantwoordt in verschillende scenario's.
Integreer gebruikersfeedbackloops: De gebruikersfeedback zorgt voor constante verbeteringen van wat het systeem te bieden heeft. Deze feedback zorgt er ook voor dat de gebruiker zaken kan melden die dringend aangepakt moeten worden.
