RAG vs Finomhangolás vs Prompt Engineering: Minden, amit tudnod kell

A Retrieval Augmented Generation (RAG), a finomhangolás és a prompt engineering a három legnépszerűbb módja annak, hogy az AI modelleket bizonyos üzleti felhasználási esetekre képezzük.

Mindegyik módszer különálló előnyöket kínál, és a megfelelő megközelítés vagy a megközelítések kombinációjának kiválasztása jelentősen befolyásolhatja az AI-alkalmazás sikerét.

Ez a cikk az egyes megközelítéseket bontja le, megvizsgálva azok erősségeit, korlátait és ideális felhasználási eseteit. Megvizsgáljuk, hogy mikor érdemes az egyes módszereket alkalmazni, hogyan lehet őket hatékonyan megvalósítani, és hogyan támogathatja az InterSystems IRIS a választott stratégiát.

Akár most kezdi az AI fejlesztését, akár a meglévő alkalmazások optimalizálását tervezi, ez az útmutató segít Önnek abban, hogy megalapozott döntéseket hozzon az AI megvalósítási megközelítésével kapcsolatban.

Mindegyik módszer egyedi előnyöket kínál a nagy nyelvi modellek (LLM) teljesítményének javítására:

1. Prompt Engineering: A nyelvi modell válaszainak irányítására szolgáló konkrét utasítások kidolgozásának alapvető megközelítése
2. RAG (Retrieval Augmented Generation): Az LLM kimeneteit külső tudásforrásokkal való összekapcsolással bővíti
3. Finomhangolás: Az előre betanított modelleket további képzéssel igazítja az adott feladatokhoz

Ez a három megközelítés különböző igényeket szolgál, és egymástól függetlenül vagy együttesen is alkalmazható. A Prompt engineering kínálja a leggyorsabb utat a megvalósításhoz, így ideális a kezdeti AI-projektekhez és teszteléshez.

A RAG növeli a megbízhatóságot azáltal, hogy az AI-válaszokat ellenőrzött információforrásokhoz kapcsolja, ami segít megelőzni a hibás kimeneteket és naprakészen tartja a válaszokat.

A finomhangolás több előzetes munkát igényel, de olyan magasan specializált AI-modelleket hozhat létre, amelyek következetesen teljesítenek bizonyos feladatokhoz. Sok sikeres mesterséges intelligencia implementáció többféle megközelítést kombinál - például a RAG segítségével pontos információkat szolgáltat, miközben a finomhangolást kihasználva konzisztens válaszformátumokat tart fenn.

A Prompt engineering a leggyorsabb utat kínálja a megvalósításhoz, így tökéletes a kezdeti AI-projektekhez.

A prompt tervezés magában foglalja az LLM-ek számára egyértelmű utasítások létrehozását a kívánt kimenetek létrehozására. Ez a hatékony mesterséges intelligencia interakció alapja, amely gondos figyelmet igényel a megfogalmazásra és a szerkezetre.

A hatékony prompt tervezés több alapvető összetevő együttes működésén alapul.

Az alapját világos utasítások képezik, amelyek pontosan megmondják az LLM-nek, hogy mit szeretne, mit csináljon. Ezeknek az utasításoknak konkrétaknak és egyértelműeknek kell lenniük, elkerülve a homályos utasításokat, amelyek ellentmondásos eredményekhez vezethetnek.

A kontextus beállítása háttérinformációkkal látja el az LLM-et a szerepéről és céljáról. Például meghatározhatja, hogy az LLM-nek technikai támogató szakemberként kell működnie, aki szakértelemmel rendelkezik az adatbázis-rendszerekben, vagy jelezheti, hogy a célközönség számára meghatározott hangnemben kell írnia.

A példák, amelyeket gyakran néhány lövéses tanulásnak is neveznek, megmutatják az LLM-nek, hogy milyenek a jó kimenetek. Azzal, hogy 2-3 jó minőségű példát ad a kérdésekre és válaszokra, segít a modellnek megérteni a követendő mintákat. Ez a megközelítés különösen akkor hatékony, ha különleges formázásra vagy következetes válaszstílusokra van szükség.

A kimeneti formátum specifikációk pontosan megmondják az LLM-nek, hogyan strukturálja válaszát. Ez magában foglalhatja a JSON-formázásra, a speciális fejlécekre vagy az információk rendszerezésének különleges módjaira vonatkozó követelményeket. Az egyértelmű formátumirányelvek biztosítják, hogy az LLM kimenetei könnyen feldolgozhatók az alkalmazás más részei által.

Előnyök:

• Egyszerű megvalósítás: A felkérések létrehozása csak alapvető íráskészséget és az LLM-ek megértését igényli. Bárki elkezdheti a promptok készítését minimális technikai háttérrel.
• Nincs szükség további infrastruktúrára: A prompt engineering használatát már egy API-kulccsal és egy LLM-szolgáltatáshoz való hozzáféréssel is elkezdheti. Nincs szükség adatbázisokra, szerverekre vagy bonyolult technikai beállításokra.
• Gyorsan módosítható és tesztelhető: A felszólítások módosításai azonnal elvégezhetők és azonnal tesztelhetők valós lekérdezésekkel. Ez a gyors iteráció lehetővé teszi az AI-alkalmazás válaszainak gyors finomítását.
• Költséghatékony kiindulópont: Mivel Ön csak az API használatáért fizet, további infrastrukturális költségek nélkül, a prompt engineering praktikus megoldást kínál az AI-projektek minimális befektetéssel történő elindításához.

Korlátozások:

• A kontextusablak mérete által korlátozott: Minden LLM-nek van egy maximális számú tokenje, amelyet egyszerre feldolgozhat. Ez azt jelenti, hogy egyetlen felszólításban nem lehet nagy mennyiségű információt vagy hosszú beszélgetést elhelyezni.
• Szaktudást igényel a felszólítások elkészítésében: Bár a kezdet könnyű, a következetesen hatékony felszólítások létrehozása gyakorlatot igényel, és mélyrehatóan meg kell érteni, hogyan értelmezik az LLM-ek az utasításokat. A megfogalmazás apró változtatásai jelentősen befolyásolhatják az eredményeket.
• Ellentmondásos eredményeket hozhat: Szigorú ellenőrzés nélkül ugyanaz a kérés minden alkalommal eltérő válaszokat generálhat. Ez a változékonyság megnehezítheti az egyenletes kimeneti minőség fenntartását.
• Nem tud új tudást hozzáadni a modellhez: A modell csak az eredeti képzési adatokból származó információkkal tud dolgozni. Minden új tényt vagy frissítést minden egyes felszólításba bele kell foglalni, ami nem teszi hatékonnyá a sok aktuális vagy speciális tudást igénylő alkalmazások esetében.

Válassza a prompt mérnöki tevékenységet, ha igennel tud válaszolni a következőkre:

1. Meg tudja-e magyarázni a feladatát egyértelműen egy promptban?
2. Az általános ismeretek elegendőek az Ön igényeihez?
3. Elfogadja a válaszok némi változatosságát?
4. Gyorsan működő megoldásra van szüksége?
5. Korlátozott a költségvetése?

Ha két vagy több ilyen kérdésre NEMmel válaszol, fontolja meg a RAG vagy a finomhangolási megközelítéseket.

A Prompt mérnöki tevékenység talán NEM a legjobb választás, ha:

• Nagy mennyiségű olyan konkrét információra kell hivatkoznia, amelyre az LLM nem volt kiképezve.
• Az Ön alkalmazása tökéletesen konzisztens kimeneteket igényel
• Ön érzékeny vagy bizalmas adatokat kezel
• Valós idejű vagy aktuális információkra van szüksége
• Az Ön alkalmazása óránként több ezer kérést fog kezelni
• Összetett, többlépcsős, nagy pontosságú érvelésre van szükséged

A RAG egyesíti az LLM-ek teljesítményét a valós idejű adathozzáféréssel, így ideális az aktuális információkat igénylő alkalmazásokhoz.

A RAG az LLM-eket külső adatforrásokkal kombinálja, lehetővé téve a valós idejű hozzáférést az eredeti képzésben nem szereplő információkhoz. Ez különösen hasznos az aktuális vagy speciális ismereteket igénylő alkalmazásokban.

Minden RAG-rendszer középpontjában a tudásbázis áll, amely a rendszer által elérhető összes információt tartalmazza. Ez a komponens tárolja a szervezet dokumentumait, cikkeit, kézikönyveit és egyéb szöveges erőforrásait. Ezen információk minősége és szervezése közvetlenül befolyásolja a rendszer válaszainak pontosságát.

A vektoradatbázis a RAG-rendszer intelligens keresőmotorjaként szolgál. A hagyományos adatbázisokkal ellentétben, amelyek pontos szavakat keresnek, a vektoros adatbázisok megértik a szöveg mögött rejlő jelentést. Az információkat matematikai formátumban tárolják, ami lehetővé teszi a gyors hasonlósági keresést, így még akkor is megtalálhatók a releváns információk, ha a megfogalmazás eltér az eredeti lekérdezéstől.

A beágyazási modell fordítóként működik, az emberi nyelvet olyan formátumba alakítja át, amelyet a számítógépek hatékonyan tudnak feldolgozni. Szöveget vesz - mind a tárolt dokumentumokból, mind a bejövő lekérdezésekből - és numerikus vektorokká alakítja át, amelyek megragadják a tartalom jelentését. Ezek a vektorok lehetővé teszik a rendszer számára, hogy megértse a különböző szövegrészek közötti kapcsolatokat és hasonlóságokat, lehetővé téve a szemantikus keresést.

A keresőrendszer koordinátorként működik, és kezeli az információáramlást a komponensek között. Amikor egy kérdés beérkezik, ez a rendszer feldolgozza azt a beágyazási modellen keresztül, átnézi a vektoradatbázist, és biztosítja, hogy a lekérdezett adatok relevánsak legyenek, mielőtt továbbítja azokat az LLM-nek.

Az LLM szakértői kommunikátorként működik, és fogadja mind a felhasználó kérdését, mind a lekérdezett releváns információkat. Ezt a kombinált bemenetet úgy dolgozza fel, hogy természetes, koherens válaszokat generáljon, amelyek magukban foglalják a megszerzett tudást. Az LLM biztosítja, hogy a válaszok nemcsak pontosak legyenek a lekérdezett információk alapján, hanem jól strukturáltak és könnyen érthetőek is.

Előnyök:

• Hozzáférés a naprakész információkhoz: Az Ön LLM-je képes hivatkozni és felhasználni a tudásbázis legfrissebb információit, így tökéletes az olyan alkalmazásokhoz, amelyeknek aktuális adatokra, például termékadatokra vagy vállalati irányelvekre van szükségük.
• Csökkentett hallucinációk: Azáltal, hogy a válaszokat tényleges dokumentumokra és adatokra alapozza, a RAG jelentősen csökkenti annak valószínűségét, hogy az LLM téves információkat talál ki.
• Ellenőrizhető válaszok: Minden válasz visszavezethető a tudásbázisában található konkrét forrásokra, így könnyebbé válik a válaszok pontosságának ellenőrzése és a felhasználók bizalmának kiépítése.
• Skálázható tudásbázis: A rendszer az Ön igényeivel együtt nőhet, mivel új dokumentumokat és információkat adhat hozzá anélkül, hogy a modell újratanítása szükséges lenne.

Kihívások:

• Összetettebb megvalósítás: A RAG-rendszer felállítása több összetevő együttes működését igényli, ami technikailag nagyobb kihívást jelent, mint az egyszerű prompt tervezés.
• További feldolgozási idő: A releváns információk keresése és lekérdezése minden egyes lekérdezéshez további lépéseket tesz szükségessé, ami a közvetlen LLM-hívásokhoz képest megnövelheti a válaszidőt.
• Adatkezelési többletköltségek: A tudásbázis naprakész, megfelelően formázott és jól szervezett tartása folyamatos erőfeszítést és az adatminőségre való gondos odafigyelést igényel.

Válassza a RAG-ot, ha IGEN válaszolni tud a következőkre:

1. Hivatkoznia kell bizonyos dokumentumokra vagy adatforrásokra?
2. A ténybeli pontosság kritikus az Ön alkalmazása szempontjából?
3. Gyakran frissül a tudásbázis?
4. Ellenőrizhető forrásokra van szüksége a válaszokhoz?
5. Tartományspecifikus vagy védett információkkal dolgozik?
6. Tud-e befektetni a megfelelő infrastruktúra kiépítésébe?

Ha két vagy több ilyen kérdésre NEMmel válaszol, fontolja meg az egyszerű prompt-technika alkalmazását vagy a finomhangolást.

A RAG talán NEM a legjobb választás, ha:

• Az Ön információi könnyen elférnek a szabványos prompt hosszban
• Nem tud erőforrásokat fordítani egy tudásbázis fenntartására
• Az Ön felhasználási esete azonnali válaszokat igényel, minimális késleltetéssel
• Hiányoznak a beállításhoz és karbantartáshoz szükséges technikai erőforrások
• Az elsődleges igénye a következetes formázás, nem pedig a pontos információ
• Az Ön költségvetése nem tudja támogatni a szükséges infrastruktúrát
• Offline funkcionalitásra van szüksége adatbázis-hozzáférés nélkül

A finomhangolás nem új tények tanításáról szól - hanem új viselkedésmódok tanításáról.

A finomhangolás egy előre betanított modell paramétereit állítja be konkrét adatok felhasználásával, hogy javítsa a teljesítményt a célzott feladatokban. Ez egy speciálisabb, az adott követelményekhez igazodó modellt hoz létre.

A finomhangolás egy meglévő mesterséges intelligencia modell képességeire épül, hasonlóan ahhoz, mintha egy képzett szakembert új szakterületre tanítanánk. A folyamat előre betanított nagyméretű nyelvi modellekkel kezdődik, amelyek már értik a nyelvet és széleskörű ismeretekkel rendelkeznek. Ez az alapmodell szolgál alapként, hasonlóan ahhoz, ahogyan az általános oktatás szolgál a speciális képzés alapjául.

A tényleges finomhangolási folyamat olyan példák összegyűjtésével kezdődik, amelyek pontosan azt mutatják, hogy mit szeretne a modell megtanulni. Ezek a példák párosítva vannak - egy bemenet (amit a modelltől kérhet) és egy kimenet (amit a modelltől kérhet). A minőség itt többet számít, mint a mennyiség - néhány száz jól kidolgozott példa gyakran jobban működik, mint több ezer középszerű.

Ahogy elkezdi a finomhangolást, a modell elkezdi a belső kapcsolatait ezeknek a példáknak az alapján beállítani. Ahelyett, hogy a nulláról tanulná a nyelvet, megtanulja az Ön egyedi mintáit és preferenciáit.

A folyamat az úgynevezett "alacsony rangú adaptáció" (LoRA) technikáját használja, amely figyelemre méltóan hatékony. Ahelyett, hogy a modell összes paraméterét módosítaná - ami olyan lenne, mintha egy egész könyvet írnánk újra -, a LoRA a kapcsolatok egy kis, stratégiai jelentőségű csoportját módosítja. Ez a megközelítés időt és számítási erőforrásokat takarít meg, miközben kiváló eredményeket ér el.

A képzés során a modell ismételten feldolgozza az Ön példáit, fokozatosan javítva a kívánt stílusnak vagy formátumnak megfelelő válaszok generálásának képességét. Folyamatosan teszteli magát - megpróbálja megjósolni a helyes kimeneteket az Ön bemeneteihez, ellenőrzi válaszait az Ön példáival, és a hibák alapján módosítja a megközelítését.

A folyamat gondos felügyeletet igényel, hogy elkerülje a "túlillesztést" - amikor a modell túlságosan az Ön konkrét példáira összpontosít, és elveszíti képességét az új, kissé eltérő helyzetek kezelésére. Ez olyan, mintha a diák általános elveket tanulna meg, nem pedig konkrét válaszokat memorizálna.

Ha a finomhangolás befejeződött, akkor az eredeti modell egy speciális változata áll rendelkezésre, amely megtartja széleskörű képességeit, de most már kiválóan teljesíti az adott feladatot. Ennek az új modellnek kevesebb részletes utasításra lesz szüksége a felszólításokban, mivel a kívánt viselkedés már beépült a paraméterekbe. A finomhangolás azonban nem ad hozzá új tényszerű tudást - elsősorban új viselkedésmintákat, formázásokat vagy speciális válaszadási módokat tanít a modellnek.

Válassza a finomhangolást, ha igennel tud válaszolni a következőkre:

1. Nagyon konzisztens kimeneti formázásra vagy stílusra van szüksége?
2. Nagy mennyiségű hasonló kérést dolgoz fel?
3. Tud minőségi képzési példákat készíteni?
4. Hosszabb ideig fogja használni ezt a modellt?
5. Hozzáférése van gépi tanulási szakértelemhez?
6. Fontos-e a prompt hosszának és a következtetési költségek csökkentése?

Ha két vagy több ilyen kérdésre NEMmel válaszol, fontolja meg, hogy helyette a prompt engineering vagy a RAG módszert alkalmazza.

A finomhangolás lehet, hogy NEM a legjobb választás, ha:

• Az Ön felhasználási esete gyakran változik vagy folyamatos frissítéseket igényel
• Nem tudsz legalább 50-100 jó minőségű képzési példát létrehozni
• Aktuális vagy valós idejű információkra kell hivatkoznia
• Az Ön költségvetése nem tudja fedezni a kezdeti képzési költségeket
• A megoldást napokon belül be kell vezetni
• Hiányoznak a modell karbantartásához szükséges technikai erőforrások (a finomhangolás gyakran erőforrás-igényes lehet)
• A feladat követelményei még nincsenek egyértelműen meghatározva
• Átlátható, forrásalapú válaszokra van szüksége

A finomhangolás akkor működik a legjobban, ha:

• Következetes ügyfélszolgálati válaszok létrehozása
• Szabványosított dokumentumok (jelentések, e-mailek, összefoglalók) készítése
• Adatok átalakítása meghatározott formátumba
• Egy adott márka hangján vagy stílusában való írás
• Nagy mennyiségű hasonló kérés feldolgozása
• Konkrét üzleti szabályok vagy irányelvek végrehajtása
• Az ismétlődő feladatok működési költségeinek csökkentése

Nem kell, hogy bonyolult döntés legyen a gyors tervezés, a RAG és a finomhangolás közötti választás. Az InterSystems IRIS rugalmasságot biztosít a fenti megközelítések bármelyikének megvalósításához - vagy azok kombinálásához - az Ön egyedi igényei és céljai alapján.

Az InterSystems IRIS-t az különbözteti meg, hogy egyetlen platformon belül átfogóan támogatja mindhárom mesterséges intelligencia-javítási módszert. Nem kell több rendszert összeraknia, és nem kell aggódnia a bonyolult integrációk miatt. Akár egyszerű prompt tervezéssel kezd, akár kifinomult RAG-rendszereket épít ki, az InterSystems IRIS biztosítja a szükséges alapot.

Próbálja ki még ma az InterSystems IRIS-t, és fedezze fel, hogyan használhatja ki hatékonyan ezeket az AI-fejlesztő megközelítéseket a szervezete egy olyan platform támogatásával, amely megérti és alkalmazkodik a változó igényeihez.