BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?

14 ago 2024 · 58 min. 48 sec.
BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?
Descrizione

RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd? Problem: Tradycyjne podejście do RAG (Retrieval-Augmented Generation) w dużych modelach językowych (LLM), choć obiecujące w teorii, często zawodzi w praktyce. Sztuczne...

mostra di più
RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązania to droga donikąd?

Problem: Tradycyjne podejście do RAG (Retrieval-Augmented Generation) w dużych modelach językowych (LLM), choć obiecujące w teorii, często zawodzi w praktyce. Sztuczne dzielenie danych na fragmenty (chunki) prowadzi do utraty kontekstu i generowania niespójnych, a nawet błędnych odpowiedzi.

Przyczyny:
-- Mechaniczne dzielenie tekstu: Tradycyjne metody dzielą dane na chunki na podstawie liczby znaków, ignorując semantykę i kontekst. To prowadzi do utraty sensu i generowania chaotycznych odpowiedzi.
- Nadmierne poleganie na embeddingu: Choć embedding jest potężnym narzędziem, nie jest rozwiązaniem idealnym. Nadmierne poleganie na nim prowadzi do wybierania fragmentów tekstu podobnych semantycznie, ale niekoniecznie istotnych dla danego zapytania.
- Zaniedbanie jakości danych i struktury: Skupienie się na zaawansowanych algorytmach i bazach wektorowych odciąga uwagę od kluczowej kwestii - jakości i struktury danych.

Skutki:
- Niska dokładność i spójność odpowiedzi: Modele LLM generują różne odpowiedzi na to samo pytanie, a użytkownicy nie mają pewności co do ich poprawności.
- Brak transparentności i audytowalności: Trudno jest prześledzić proces generowania odpowiedzi i zweryfikować, skąd pochodzą konkretne informacje.
- Wysokie koszty implementacji i utrzymania: Zastosowanie złożonych architektur i modeli zwiększa koszty, a problemy z jakością danych prowadzą do ciągłych poprawek i reindeksowania.

🕒 Kluczowe momenty:
0:00 Wprowadzenie: RAG w LLM-ach
3:48 Generowanie trafnych odpowiedzi przez LLM-y
13:43 Odpowiedzialność za dane wejściowe
20:44 Problemy z mechanicznym podziałem tekstu
26:20 Osadzenie wektorowe i podobieństwo semantyczne
37:51 Alternatywne podejście do RAG
45:30 Ostrzeżenie przed nadmiernym komplikowaniem AI
53:00 Podsumowanie i alternatywne podejście

🧠 Dowiesz się:
- Dlaczego klasyczne podejście do RAG często zawodzi
- Jak LLM-y interpretują dostarczony kontekst
- Jakie są pułapki przy implementacji RAG
- Co to jest "mapa wiedzy" i jak może zrewolucjonizować AI

Rozwiązanie:
Należy odejść od mechanicznego podejścia do RAG i skupić się na:
Głębokim zrozumieniu problemu biznesowego: Zdefiniowanie, co chcemy osiągnąć i jakie informacje są potrzebne do rozwiązania danego problemu.
Manualnym zaprojektowaniu struktury danych: Ustalenie, w jaki sposób przechowywać dane, aby zachować ich sens i kontekst.
Użyciu embeddingu jako narzędzia pomocniczego: Embedding powinien wspierać, a nie zastępować klasyczne metody wyszukiwania.
Skoncentrowaniu się na jakości i aktualności danych: Zapewnienie, że dane są wiarygodne, aktualne i odpowiednio zabezpieczone.

Korzyści:
- Zwiększenie dokładności i spójności odpowiedzi.
- Poprawa transparentności i audytowalności.
- Obniżenie kosztów implementacji i utrzymania.
- Spełnienie wymogów prawnych (GDPR, EU AI Act).

Zamiast ślepo podążać za modnymi rozwiązaniami, należy skupić się na fundamentach - jakości danych, strukturze i zrozumieniu problemu biznesowego. Tylko takie podejście pozwoli wykorzystać pełen potencjał RAG i zbudować systemy oparte na LLM, które będą nie tylko efektowne, ale przede wszystkim efektywne.

Jeśli interesujesz się przyszłością AI i jej praktycznym zastosowaniem w biznesie, ten odcinek jest obowiązkowy!

👍 Polub ten odcinek i podziel się przynajmniej z jedną osobą (poleć, warto).

🔗 Linki:
https://biznesmysli.pl/rag-w-llm-dlaczego-popularne-rozwiazania-to-droga-donikad/ 

Obserwuj mi na LinkedIn (wysyłaj też śmiało zaproszenie):
https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/

📢 Podziel się tym odcinkiem z kolegami i znajomymi zainteresowanymi AI i machine learning!

Przydatne publikacji:
- https://arxiv.org/pdf/2005.11401
- https://arxiv.org/pdf/2407.01219
- https://arxiv.org/pdf/2406.04369
- https://arxiv.org/pdf/2305.14283
- https://arxiv.org/pdf/2007.01282

Tagi:
#ai #machinelearning #datascience #nlp #rag #llm #search #bestpractice
mostra meno
Informazioni
Autore Vladimir Alekseichenko
Organizzazione Vladimir
Sito biznesmysli.pl
Tag

Sembra che non tu non abbia alcun episodio attivo

Sfoglia il catalogo di Spreaker per scoprire nuovi contenuti

Corrente

Copertina del podcast

Sembra che non ci sia nessun episodio nella tua coda

Sfoglia il catalogo di Spreaker per scoprire nuovi contenuti

Successivo

Copertina dell'episodio Copertina dell'episodio

Che silenzio che c’è...

È tempo di scoprire nuovi episodi!

Scopri
La tua Libreria
Cerca