KSTU AI Lab

Маалымат базасы менен күчөтүлгөн генерация (RAG)

RAG архитектурасын, RETRO++ сыяктуу моделдердин иштөө принцибин жана бул технология DeepSeek сыяктуу күчтүү моделдерди кантип өркүндөтөрүн үйрөнүңүз.

1. Көйгөй: Тил моделдеринин "Жабык Китеп" Экзамени

DeepSeek же GPT-4 сыяктуу стандарттык чоң тил моделдери (LLM) — бул экзаменди жаттап алган билими менен гана тапшырган студентке окшош. Алар өзүлөрүнүн "эс-тутумунда" (тренинг маалыматтарында) болгон нерселер менен гана иштешет. Бул бир нече олуттуу көйгөйлөрдү жаратат:

  • Эскирген билим: Моделдин билими ал машыктырылган мезгил менен чектелет. Андан кийинки жаңы маалыматтарды ал билбейт.
  • "Галлюцинация": Модель жоопту билбегенде, ишенимдүү түрдө фактыларды ойдон чыгарып, жалган маалымат бериши мүмкүн.
  • Жаңыртуунун кымбаттыгы: Моделдин билимин жаңыртуу үчүн аны кайрадан нөлдөн баштап машыктыруу керек, бул өтө кымбат жана көп убакытты талап кылат.
  • Текшерүүнүн жоктугу: Моделдин эмне үчүн дал ушундай жооп бергенин жана анын булагын билүү кыйын.

2. Чечим: "Ачык Китеп" Методу (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — бул тил моделине жооп берүүдөн мурун тышкы билим базасынан (мисалы, Wikipedia, компаниянын ички документтери, жаңылыктар архиви) маалымат издөөгө мүмкүндүк берген ыкма. Бул процессти "ачык китеп" менен экзамен тапшырууга салыштырса болот.

RAG системасы эки негизги компоненттен турат:

A. Издөөчү (Retriever)

Колдонуучунун сурамына жооп берүү үчүн билим базасынан эң ылайыктуу жана релеванттуу маалыматтарды (документтер, текст үзүндүлөрү) таап, алып чыгат.

B. Генератор (Generator)

Бул кадимки тил модели (мисалы, DeepSeek). Ал колдонуучунун баштапкы сурамын жана Издөөчү тапкан маалыматтарды бириктирип, фактыларга негизделген, так жана толук жоопту түзөт.

Акыркы жооп = Генератор(Сурам + Табылган_Контекст)

3. Архитектуралык Идея: RETRO++

RETRO++ сыяктуу моделдер RAG принциби менен нөлдөн баштап иштелип чыккан. Алар chunked cross-attention деп аталган атайын механизмди колдонушат. Бул механизм генераторго жоопту түзүп жатканда, ар бир сөздү жазып жаткан учурда, табылган тексттин бөлүктөрүнө кайрылып, андагы маалыматты түздөн-түз колдонууга мүмкүндүк берет.

Бул ыкма жөн гана контекстти промптко кошуп койгондон алда канча натыйжалуу, анткени модель тышкы маалыматты колдонууга атайын үйрөтүлгөн.

4. Жыйынтык: Акылдуу жана Ишенимдүү Жасалма Интеллект

RAG ыкмасы стандарттык моделдерди кыйла жакшыртат:

  • Тактык жана галлюцинациянын азайышы: Жооптор чыныгы маалыматтарга негизделет.
  • Дайыма жаңы билим: Моделди кайра машыктырбастан, билим базасын жаңыртып туруу жетиштүү.
  • Текшерүү мүмкүнчүлүгү: Система жооп берүүдө колдонгон булактарын көрсөтө алат.
  • Эффективдүүлүк: Моделди толук кайра машыктырууга караганда алда канча арзан жана тез.

Колдонуу тармактары: Компаниянын ички документтери боюнча жооп берген чат-боттор, так жооп берген жаңы муундагы издөө системалары, фактыларды текшерүү менен макала жазуу.

1. Проблема: Экзамен по "Закрытой Книге" для Языковых Моделей

Стандартные большие языковые модели (LLM), такие как DeepSeek или GPT-4, похожи на студента, сдающего экзамен только по тому, что он выучил наизусть. Они работают исключительно с информацией, заложенной в их "память" (тренировочные данные). Это создает несколько серьезных проблем:

  • Устаревшие знания: Знания модели ограничены датой окончания ее обучения. Она не знает о новых событиях.
  • "Галлюцинации": Когда модель не знает ответа, она может уверенно выдумывать факты, предоставляя ложную информацию.
  • Высокая стоимость обновления: Чтобы обновить знания модели, ее нужно переобучать заново, что чрезвычайно дорого и долго.
  • Отсутствие проверяемости: Трудно понять, почему модель дала именно такой ответ и на каких источниках он основан.

2. Решение: Метод "Открытой Книги" (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это подход, который позволяет языковой модели перед ответом обращаться к внешней базе знаний (например, Википедии, внутренним документам компании, архивам новостей) для поиска информации. Этот процесс можно сравнить со сдачей экзамена с "открытой книгой".

Система RAG состоит из двух ключевых компонентов:

A. Ретривер (Retriever)

Находит и извлекает из базы знаний наиболее подходящие и релевантные фрагменты информации (документы, отрывки текста) для ответа на запрос пользователя.

B. Генератор (Generator)

Это обычная языковая модель (например, DeepSeek). Она получает исходный запрос пользователя и найденную Ретривером информацию, а затем формирует на их основе обоснованный, точный и полный ответ.

Финальный ответ = Генератор(Запрос + Найденный_Контекст)

3. Архитектурная Идея: RETRO++

Модели вроде RETRO++ изначально спроектированы на основе принципа RAG. Они используют специальный механизм, называемый chunked cross-attention (фрагментированное перекрестное внимание). Этот механизм позволяет генератору в процессе создания ответа, слово за словом, обращаться к найденным фрагментам текста и напрямую использовать содержащуюся в них информацию.

Этот подход гораздо эффективнее, чем простое добавление контекста в промпт, поскольку модель специально обучена использовать внешние данные.

4. Итог: Более Умный и Надежный ИИ

Подход RAG значительно улучшает стандартные модели:

  • Точность и снижение галлюцинаций: Ответы основываются на реальных данных.
  • Всегда актуальные знания: Достаточно обновлять базу знаний, не переобучая модель.
  • Проверяемость: Система может цитировать источники, использованные для ответа.
  • Эффективность: Гораздо дешевле и быстрее, чем полное переобучение модели.

Области применения: Чат-боты, отвечающие на вопросы по внутренним документам компании, поисковые системы нового поколения с прямыми ответами, создание статей с проверкой фактов.

1. The Problem: The "Closed-Book" Exam for LLMs

Standard Large Language Models (LLMs) like DeepSeek or GPT-4 are like a student taking an exam using only what they've memorized. They operate solely on the information within their "memory" (training data). This leads to several significant problems:

  • Knowledge Cutoff: The model's knowledge is frozen at the time of its training. It is unaware of any new information or events.
  • "Hallucination": When the model doesn't know an answer, it can confidently invent facts, providing false information.
  • High Update Cost: To update the model's knowledge, it needs to be retrained, which is extremely expensive and time-consuming.
  • Lack of Verifiability: It's difficult to know why the model gave a specific answer or what its source was.

2. The Solution: The "Open-Book" Approach (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an approach that allows a language model to consult an external knowledge base (e.g., Wikipedia, internal company documents, news archives) before generating a response. This process can be compared to taking an "open-book" exam.

A RAG system consists of two main components:

A. The Retriever

This module searches the knowledge base and fetches the most relevant pieces of information (documents, text snippets) to answer the user's query.

B. The Generator

This is a standard LLM (like DeepSeek). It takes the user's original query *plus* the information found by the Retriever to formulate an informed, accurate, and comprehensive answer.

Final Answer = Generator(Query + Retrieved_Context)

3. Architectural Insight: RETRO++

Models like RETRO++ are designed from the ground up with the RAG principle. They use a special mechanism called chunked cross-attention. This allows the generator, as it is writing the answer token by token, to look at and directly incorporate information from the retrieved text chunks.

This is much more powerful than simply stuffing context into the prompt because the model is specifically trained to leverage external data effectively.

4. The Result: Smarter, More Trustworthy AI

The RAG approach makes standard models significantly better:

  • Accuracy & Reduced Hallucination: Answers are grounded in real data.
  • Always Up-to-Date: Simply update the knowledge base; no model retraining is needed.
  • Verifiability: The system can cite its sources, showing where the information came from.
  • Cost-Effective: It is far cheaper and faster than full model retraining.

Applications: Enterprise chatbots answering questions from internal docs, next-gen search engines giving direct answers, and content creation tools that write articles with verifiable facts.

Библиография

  • Borgeaud, S., et al. (2022). Improving language models by retrieving from trillions of tokens (RETRO). arXiv:2112.04426.
  • Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv:2005.11401.