RAG vs. jemné doladění vs. rychlé inženýrství: vše, co potřebujete vědět

Retrieval Augmented Generation (RAG), fine-tuning a prompt engineering jsou tři nejoblíbenější způsoby, jak trénovat modely AI pro konkrétní obchodní případy použití.

Každá metoda nabízí odlišné výhody a výběr správného přístupu nebo kombinace přístupů může významně ovlivnit úspěch vaší aplikace AI.

Tento článek rozebírá jednotlivé přístupy, zkoumá jejich silné stránky, omezení a ideální případy použití. Prozkoumáme, kdy jednotlivé metody použít, jak je efektivně implementovat a jak může InterSystems IRIS zvolenou strategii podpořit.

Ať už s vylepšováním AI teprve začínáte, nebo chcete optimalizovat stávající aplikace, tato příručka vám pomůže učinit informované rozhodnutí o přístupu k implementaci AI.

Každá metoda nabízí jedinečné výhody pro zlepšení výkonu velkého jazykového modelu (LLM):

1. Prompt Engineering: Základní přístup spočívající v tvorbě specifických instrukcí, které mají vést odpovědi jazykového modelu
2. RAG (Retrieval Augmented Generation): Vylepšuje výstupy LLM připojením k externím zdrojům znalostí
3. Jemné doladění: Přizpůsobení předem vyškolených modelů pro konkrétní úlohy pomocí dalšího školení

Tyto tři přístupy slouží různým potřebám a lze je použít samostatně nebo společně. Rychlé inženýrství nabízí nejrychlejší cestu k implementaci, takže je ideální pro počáteční projekty a testování AI.

RAG zvyšuje spolehlivost tím, že připojuje odpovědi AI k ověřeným zdrojům informací, což pomáhá předcházet nesprávným výstupům a udržuje odpovědi aktuální.

Jemné doladění vyžaduje více práce na začátku, ale může vytvořit vysoce specializované modely AI, které konzistentně fungují pro konkrétní úkoly. Mnoho úspěšných implementací umělé inteligence kombinuje více přístupů - například použití RAG pro poskytování přesných informací a zároveň využití jemného doladění pro zachování konzistentních formátů odpovědí.

Promptní inženýrství nabízí nejrychlejší cestu k implementaci, takže je ideální pro počáteční projekty AI.

Promptní inženýrství zahrnuje vytvoření jasných instrukcí pro LLM, které generují požadované výstupy. Je to základ efektivní interakce s umělou inteligencí, který vyžaduje pečlivou pozornost věnovanou formulacím a struktuře.

Efektivní pohotové inženýrství závisí na spolupráci několika základních složek.

Základem jsou jasné pokyny, které programu LLM přesně říkají, co má dělat. Tyto pokyny by měly být konkrétní a jednoznačné a neměly by obsahovat vágní pokyny, které by mohly vést k rozporuplným výsledkům.

Kontextové nastavení poskytuje MŠMT základní informace o jeho úloze a účelu. Můžete například uvést, že by měl působit jako odborník na technickou podporu s odbornými znalostmi v oblasti databázových systémů, nebo uvést, že by měl psát specifickým tónem pro vaši cílovou skupinu.

Na příkladech, často nazývaných "učení několika snímků", ukazuje LLM, jak vypadají dobré výstupy. Uvedením 2-3 kvalitních příkladů otázek a odpovědí pomůžete modelu pochopit vzory, kterými by se měl řídit. Tento přístup je efektivní zejména v případech, kdy potřebujete specifické formátování nebo konzistentní styly odpovědí.

Specifikace výstupního formátu přesně určují, jak má LLM strukturovat svou odpověď. To může zahrnovat požadavky na formátování JSON, specifické hlavičky nebo konkrétní způsoby uspořádání informací. Jasné pokyny pro formát zajišťují, že výstupy LLM lze snadno zpracovat v dalších částech vaší aplikace.

Výhody:

• Jednoduchá implementace: Vytváření výzev vyžaduje pouze základní dovednosti psaní a porozumění LLM. Každý může začít vytvářet výzvy s minimálním technickým zázemím.
• Není potřeba žádná další infrastruktura: Můžete začít používat prompt engineering pouze s klíčem API a přístupem ke službě LLM. Nepotřebujete žádné databáze, servery ani složitá technická nastavení.
• Rychlé úpravy a testování: Změny výzev lze provádět okamžitě a ihned je testovat na skutečných dotazech. Tato rychlá iterace umožňuje rychlé zdokonalení reakcí aplikace AI.
• Nákladově efektivní výchozí bod: Vzhledem k tomu, že platíte pouze za používání rozhraní API bez dalších nákladů na infrastrukturu, nabízí promptní inženýrství praktický způsob, jak zahájit projekty AI s minimálními investicemi.

Omezení:

• Omezení velikostí kontextového okna: Každý modul LLM má maximální počet tokenů, které může zpracovat najednou. To znamená, že do jedné výzvy nelze zahrnout velké množství informací nebo dlouhé rozhovory.
• Vyžaduje odborné znalosti v oblasti tvorby výzev: Zatímco začátky jsou snadné, vytváření důsledně účinných výzev vyžaduje praxi a hluboké pochopení toho, jak uživatelé LLM interpretují pokyny. Malé změny ve formulaci mohou výrazně ovlivnit výsledky.
• Může vést k nekonzistentním výsledkům: Bez přísné kontroly může stejná výzva pokaždé vyvolat jiné odpovědi. Tato variabilita může ztěžovat udržení konzistentní kvality výstupu.
• Nelze do modelu přidávat nové znalosti: Model může pracovat pouze s informacemi z původních trénovacích dat. Veškeré nové skutečnosti nebo aktualizace musí být zahrnuty do každé výzvy, což je neefektivní pro aplikace vyžadující mnoho aktuálních nebo specializovaných znalostí.

Pokud můžete odpovědět ANO, zvolte si výzvu k inženýrství:

1. Lze váš úkol srozumitelně vysvětlit ve výzvě?
2. Jsou obecné znalosti pro vaše potřeby dostačující?
3. Vyhovuje vám určitá variabilita odpovědí?
4. Potřebujete rychle spustit řešení?
5. Máte omezený rozpočet?

Pokud na dvě nebo více z těchto otázek odpovíte NE, zvažte místo toho prozkoumání přístupů RAG nebo jemného doladění.

Společnost Prompt Engineering nemusí být tou nejlepší volbou, pokud:

• Musíte se odvolávat na velké množství konkrétních informací, na které nebyl LLM vyškolen.
• Vaše aplikace vyžaduje dokonale konzistentní výstupy
• Pracujete s citlivými nebo důvěrnými údaji
• Potřebujete informace v reálném čase nebo aktuální informace
• Vaše aplikace bude zpracovávat tisíce požadavků za hodinu
• Potřebujete komplexní, vícekrokové uvažování s vysokou přesností

Systém RAG kombinuje výkon modulů LLM s přístupem k datům v reálném čase, takže je ideální pro aplikace vyžadující aktuální informace.

RAG kombinuje LLM s externími zdroji dat, což umožňuje přístup k informacím, které nebyly zahrnuty do původního školení, v reálném čase. Díky tomu je obzvláště užitečný pro aplikace vyžadující aktuální nebo specializované znalosti.

Jádrem každého systému RAG je znalostní báze, která obsahuje všechny informace, k nimž má systém přístup. Tato komponenta ukládá dokumenty, články, příručky a další textové zdroje vaší organizace. Kvalita a uspořádání těchto informací přímo ovlivňuje přesnost odpovědí vašeho systému.

Databáze vektorů slouží jako inteligentní vyhledávač systému RAG. Na rozdíl od tradičních databází, které porovnávají přesná slova, vektorové databáze chápou význam textu. Ukládají informace v matematickém formátu, který umožňuje rychlé vyhledávání podobností a umožňuje najít relevantní informace, i když se jejich znění liší od původního dotazu.

Vkládací model funguje jako překladač, který převádí lidský jazyk do formátu, který mohou počítače efektivně zpracovat. Přebírá text - jak z uložených dokumentů, tak z příchozích dotazů - a transformuje jej na číselné vektory, které zachycují význam obsahu. Tyto vektory umožňují systému pochopit vztahy a podobnosti mezi různými částmi textu, což umožňuje sémantické vyhledávání.

Vyhledávací systém funguje jako koordinátor, který řídí tok informací mezi jednotlivými složkami. Když přijde otázka, tento systém ji zpracuje pomocí modelu vkládání, prohledá databázi vektorů a zajistí, aby získaná data byla relevantní, než je předá systému LLM.

Systém LLM funguje jako expertní komunikátor, který přijímá jak uživatelův dotaz, tak vyhledané relevantní informace. Zpracovává tyto kombinované vstupy a vytváří přirozené, koherentní odpovědi, které zahrnují získané znalosti. LLM zajišťuje, že odpovědi jsou nejen přesné na základě získaných informací, ale také dobře strukturované a srozumitelné.

Výhody:

• Přístup k aktuálním informacím: Váš LLM může odkazovat na nejnovější informace z vaší znalostní báze a používat je, takže je ideální pro aplikace, které potřebují aktuální údaje, jako jsou podrobnosti o produktech nebo firemní zásady.
• Snížení počtu halucinací: Tím, že jsou odpovědi podloženy skutečnými dokumenty a údaji, RAG významně snižuje pravděpodobnost, že si uživatelé LLM vymyslí nesprávné informace.
• Ověřitelné odpovědi: Každou odpověď lze vysledovat ke konkrétním zdrojům ve vaší znalostní databázi, což usnadňuje ověřování správnosti odpovědí a budování důvěry u uživatelů.
• Škálovatelná znalostní báze: Váš systém může růst spolu s vašimi potřebami, když přidáváte nové dokumenty a informace, aniž by bylo nutné přeškolení modelu.

Výzvy:

• Složitější implementace: Nastavení systému RAG vyžaduje součinnost více komponent, což je technicky náročnější než jednoduchá pobídková technika.
• Další doba zpracování: Nutnost vyhledat a získat relevantní informace přidává ke každému dotazu další kroky, což může prodloužit dobu odezvy ve srovnání s přímými voláními LLM.
• Režijní náklady na správu dat: Udržování aktuální, správně formátované a dobře organizované znalostní báze vyžaduje trvalé úsilí a pečlivou pozornost věnovanou kvalitě dat.

Pokud můžete odpovědět ANO, zvolte možnost RAG:

1. Potřebujete odkazovat na konkrétní dokumenty nebo zdroje dat?
2. Je pro vaši aplikaci rozhodující věcná správnost?
3. Je vaše znalostní báze často aktualizována?
4. Potřebujete k odpovědím ověřitelné zdroje?
5. Pracujete s informacemi specifickými pro danou doménu nebo s informacemi, které jsou předmětem vlastnictví?
6. Můžete investovat do správného nastavení infrastruktury?

Pokud na dvě nebo více z těchto otázek odpovíte NE, zvažte místo toho použití jednoduchého podnětu nebo prozkoumání jemného doladění.

RAG nemusí být tou nejlepší volbou, pokud:

• Vaše informace se snadno vejdou do standardní délky výzvy
• Nemůžete vyčlenit prostředky na udržování znalostní databáze
• Váš případ použití vyžaduje okamžité reakce s minimální latencí
• Chybí vám technické zdroje pro nastavení a údržbu
• Primárně potřebujete konzistentní formátování, nikoli přesné informace
• Váš rozpočet nemůže pokrýt potřebnou infrastrukturu
• Potřebujete offline funkce bez přístupu k databázi

Jemné doladění není o učení nových faktů, ale o učení nového chování.

Jemné doladění upravuje parametry předem natrénovaného modelu pomocí konkrétních dat tak, aby se zlepšil výkon v cílových úlohách. Vzniká tak specializovanější model přizpůsobený konkrétním požadavkům.

Dolaďování staví na schopnostech stávajícího modelu umělé inteligence, podobně jako když zkušený odborník učí novou specializaci. Proces začíná s předtrénovanými velkými jazykovými modely, které již rozumí jazyku a mají široké znalosti. Tento základní model slouží jako základ, podobně jako obecné vzdělání slouží jako základ pro specializované vzdělávání.

Vlastní proces dolaďování začíná shromažďováním příkladů, které přesně ukazují, co chcete, aby se model naučil. Tyto příklady jsou ve dvojicích - vstupní (co můžete modelu zadat) a výstupní (jak chcete, aby model reagoval). Kvalita je zde důležitější než kvantita - několik stovek dobře zpracovaných příkladů často funguje lépe než tisíce průměrných.

Jakmile začnete ladit, model začne na základě těchto příkladů upravovat svá vnitřní spojení. Místo toho, aby se učil jazyk od začátku, učí se vaše specifické vzory a preference.

Tento proces využívá techniku zvanou "low-rank adaptation" (LoRA), která je pozoruhodně efektivní. Namísto úpravy všech parametrů modelu - což by znamenalo přepsat celou knihu - upravuje LoRA malý, strategický soubor spojení. Tento přístup šetří čas a výpočetní prostředky, přesto však dosahuje vynikajících výsledků.

Během tréninku model opakovaně zpracovává vaše příklady a postupně zlepšuje svou schopnost generovat odpovědi, které odpovídají vašemu požadovanému stylu nebo formátu. Neustále se testuje - snaží se předpovídat správné výstupy pro vaše vstupy, kontroluje své odpovědi na základě vašich příkladů a upravuje svůj přístup na základě toho, kde dělá chyby.

Tento proces vyžaduje pečlivé sledování, aby nedošlo k "přeladění" - kdy se model příliš soustředí na vaše konkrétní příklady a ztrácí schopnost zvládat nové, trochu odlišné situace. Je to podobné, jako když se student učí obecné principy, a ne jen konkrétní odpovědi nazpaměť.

Po dokončení jemného doladění získáte specializovanou verzi původního modelu, která si zachovává své široké možnosti, ale nyní vyniká ve vašem konkrétním úkolu. Tento nový model bude potřebovat méně podrobných pokynů ve svých výzvách, protože požadované chování bylo zabudováno do jeho parametrů. Dolaďování však nepřináší nové faktické znalosti - především učí model novým vzorcům chování, formátování nebo specializovaným způsobům reakcí.

Pokud můžete odpovědět ANO, vyberte si možnost jemného doladění:

1. Potřebujete vysoce konzistentní formátování nebo styl výstupu?
2. Zpracováváte velké množství podobných požadavků?
3. Dokážete vytvořit kvalitní příklady školení?
4. Budete tento model používat delší dobu?
5. Máte přístup k odborným znalostem v oblasti strojového učení?
6. Je důležité zkrátit délku výzvy a snížit náklady na odvození?

Pokud na dvě nebo více z těchto otázek odpovíte NE, zvažte, zda místo toho nepoužít pohotovostní inženýrství nebo RAG.

Jemné doladění nemusí být tou nejlepší volbou, pokud:

• Váš případ použití se často mění nebo vyžaduje neustálé aktualizace
• Nemůžete vytvořit alespoň 50-100 vysoce kvalitních příkladů školení
• Potřebujete odkaz na aktuální informace nebo informace v reálném čase
• Váš rozpočet nemůže pokrýt náklady na počáteční školení
• Potřebujete řešení implementovat během několika dní
• Nemáte dostatek technických prostředků na údržbu modelu (dolaďování může být často náročné na zdroje)
• Vaše požadavky na úkoly ještě nejsou jasně definovány
• Potřebujete transparentní odpovědi založené na zdrojích

Jemné doladění funguje nejlépe, když:

• Vytváření konzistentních reakcí zákaznického servisu
• Generování standardizovaných dokumentů (zprávy, e-maily, shrnutí)
• Převod dat do specifických formátů
• Psaní určitým hlasem nebo stylem značky
• Zpracování velkého množství podobných požadavků
• Implementace specifických obchodních pravidel nebo zásad
• Snížení provozních nákladů na opakující se úkoly

Volba mezi rychlým inženýrstvím, RAG a jemným doladěním nemusí být složité rozhodnutí. InterSystems IRIS vám poskytuje flexibilitu při implementaci kteréhokoli z těchto přístupů - nebo jejich kombinaci - na základě vašich specifických potřeb a cílů.

InterSystems IRIS se vyznačuje komplexní podporou všech tří metod vylepšení umělé inteligence v rámci jediné platformy. Nemusíte skládat dohromady několik systémů ani se starat o složité integrace. Ať už začínáte s jednoduchým promptním inženýrstvím nebo budujete sofistikované systémy RAG, InterSystems IRIS vám poskytne potřebný základ.

Vyzkoušejte InterSystems IRIS ještě dnes a zjistěte, jak může vaše organizace efektivně využívat tyto přístupy k vylepšování umělé inteligence s podporou platformy, která rozumí vašim vyvíjejícím se potřebám a přizpůsobuje se jim.