RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un modo recente per migliorare gli LLM in modo altamente efficace, combinando potenza generativa e recupero dati in tempo reale. RAG consente a un dato sistema basato sull'intelligenza artificiale di produrre output contestuali accurati, pertinenti e arricchiti dai dati, dando loro così un vantaggio rispetto agli LLM puri.
L'ottimizzazione RAG è un approccio olistico che consiste in data tuning, model fine-tuning e prompt engineering. Questo articolo esamina questi componenti in modo approfondito per ottenere informazioni incentrate sull'azienda su come questi componenti potrebbero essere i migliori per modelli di intelligenza artificiale aziendale.
Migliorare i dati per migliorare le prestazioni dell'intelligenza artificiale
- Pulizia e organizzazione dei dati: I dati devono sempre essere puliti prima dell'uso corretto per rimuovere errori, duplicati e sezioni irrilevanti. Prendiamo, ad esempio, l'AI del supporto clienti. Un'AI dovrebbe fare riferimento solo a FAQ accurate e aggiornate in modo da non rivelare informazioni obsolete.
- Iniezione di dataset specifici del dominio: Le prestazioni sono potenzialmente migliorate iniettando dataset specializzati sviluppati per domini specifici. Una parte del risultato è l'iniezione di riviste mediche e referti dei pazienti (con le opportune considerazioni sulla privacy) nell'IA nel campo dell'assistenza sanitaria per consentire all'IA sanitaria di fornire risposte informate.
- Utilizzo dei metadati: I metadati utilizzati possono includere informazioni quali timestamp, autore e identificatori di posizione; ciò aiuta il recupero perché è proprio nel contesto. Ad esempio, un'IA può vedere quando è stato pubblicato un articolo di notizie e questo potrebbe indicare che le informazioni sono più recenti e quindi dovrebbero essere presentate nel riepilogo.
Preparazione dei dati per RAG
- Raccolta dei dati: Di gran lunga questo è il passaggio più elementare in cui si raccolgono o si ingeriscono nuovi dati in modo che il modello rimanga al corrente degli affari correnti. Ad esempio, un'IA cauta nel prevedere il meteo dovrebbe sempre raccogliere dati e tempo dai database meteorologici per sfornare previsioni valide.
- Pulizia dei dati: Considera i dati grezzi in arrivo. Devono essere prima esaminati prima di essere ulteriormente elaborati per rimuovere errori, incongruenze o altri problemi. Ciò può includere attività come la suddivisione appropriata di articoli lunghi in segmenti brevi che consentiranno all'IA di concentrarsi solo sulle parti rilevanti durante l'analisi senza contesto.
- Informazioni sulla suddivisione in blocchi: Una volta che i dati sono stati sottoposti a tutto il processo di pulizia, verranno organizzati in blocchi più piccoli in modo che ogni blocco non superi i limiti e i fattori analizzati nella fase di training del modello. Ogni estratto deve essere opportunamente riassunto in pochi paragrafi o beneficiare di altre tecniche di riepilogo.
- Annotazione dei dati: Il processo di manipolazione che include l'etichettatura o l'identificazione dei dati aggiunge un nuovo trotto per migliorare il recupero informando l'IA sulla questione contestuale. Ciò dovrebbe consentire un'analisi del sentiment più efficace del feedback del cliente manipolato in utili applicazioni di testo quando etichettato con emozioni e sentimenti generali.
- I processi di controllo qualità: I processi QA devono vedere attraverso rigorosi controlli di qualità in modo che solo i dati di qualità passino attraverso i processi di formazione e recupero. Ciò può comportare un doppio controllo manuale o programmatico per coerenza e accuratezza.
Personalizzazione degli LLM per attività specifiche
La personalizzazione di LLM è un adattamento di varie impostazioni in AI per aumentare l'efficienza del modello nell'esecuzione di determinate attività o nello spirito di facilitare determinati settori. Questa personalizzazione del modello può, tuttavia, aiutare ad aumentare la capacità del modello di riconoscere un pattern.
- Modelli di messa a punto fine: Il fine-tuning consiste nell'addestrare il modello su set di dati forniti per la capacità di comprendere le sottigliezze specifiche del dominio. Ad esempio, uno studio legale potrebbe scegliere questo modello di IA per redigere contratti in modo accurato in seguito, poiché avrà esaminato molti documenti legali.
- Aggiornamenti continui dei dati: Vuoi assicurarti che le fonti dei dati del modello siano puntuali e che questo lo mantenga sufficientemente rilevante da rispondere agli argomenti in evoluzione. Vale a dire, un'IA finanziaria deve aggiornare regolarmente il suo database per acquisire i prezzi delle azioni e i report economici aggiornati al minuto.
- Adattamenti specifici per attività: Alcuni modelli che sono stati adattati per determinati compiti sono in grado di modificare una o entrambe le caratteristiche e i parametri in quelli più adatti a quel particolare compito. L'analisi del sentiment AI può essere modificata, ad esempio, per riconoscere determinate terminologie o frasi specifiche del settore.
Creazione di prompt efficaci per i modelli RAG
Prompt Engineering può essere inteso come un modo per produrre l'output desiderato utilizzando un prompt perfettamente elaborato. Immagina di programmare il tuo LLM per generare un output desiderato ed ecco alcuni modi in cui puoi creare un prompt efficace per i modelli RAG:
- Richieste distinte e precise: Un prompt più chiaro produce una risposta migliore. Invece di chiedere "Parlami di tecnologia", potrebbe essere utile chiedere "Quali sono gli ultimi progressi nella tecnologia degli smartphone?"
- Avanzamento iterativo dei prompt: Il continuo perfezionamento di un prompt basato sul feedback ne aumenta l'efficienza. Ad esempio, se gli utenti trovano le risposte troppo tecniche, il prompt può essere modificato per chiedere una spiegazione più semplice.
- Tecniche di sollecitazione contestuale: Il prompt può essere sensibile al contesto per adattare le risposte più vicine alle aspettative degli utenti. Un esempio potrebbe essere l'utilizzo delle preferenze dell'utente o delle interazioni precedenti all'interno dei prompt, che produce output molto più personali.
- Disporre i prompt in sequenza logica: Organizzare i prompt in una sequenza logica aiuta a specializzarsi
informazioni importanti. Ad esempio, quando si chiede di un evento storico, sarebbe più opportuno dire prima "Cosa è successo?" prima di proseguire chiedendo "Perché è stato significativo?"
Ecco come ottenere i migliori risultati dai sistemi RAG
Pipeline di valutazione regolari: secondo alcune valutazioni, l'impostazione di un sistema di valutazione aiuterà RAG a tenere traccia della sua qualità nel tempo, ovvero, esaminando regolarmente quanto bene funzionano sia le parti di recupero che quelle di generazione di RAG. In breve, scoprire quanto bene un'IA risponde alle domande in diversi scenari.
Incorporare i cicli di feedback degli utenti: il feedback degli utenti consente miglioramenti costanti a ciò che il sistema ha da offrire. Questo feedback consente inoltre all'utente di segnalare cose che hanno urgente bisogno di essere affrontate.
