I dagens informationsrika värld kan det vara en utmaning att snabbt och effektivt hitta relevant information, vem har inte letat runt i otaliga filer för att hitta exakt det vi letar efter? Traditionella sökmetoder, som är beroende av nyckelord och exakta fraser, kan ofta leda till missvisande eller irrelevanta resultat. Här kommer RAG (Retrieval-Augmented Generation) in i bilden, en teknik som kombinerar informationshämtning med generativ AI, vilket förbättrar både precision och relevans av de svar som genereras.
RAG har växt fram och blivit en populär metod inom naturlig språkbehandling och AI. Genom att kombinera de bästa aspekterna av semantisk sökning och generativa språkmodeller kan den leverera mer exakta, relevanta och informationsrika svar. Dess flexibilitet, anpassningsbarhet och potential för innovativa applikationer gör det till en värdefull teknik för företag och organisationer som vill förbättra sina AI-baserade tjänster och lösningar.
Vad är semantisk sökning?
Semantisk sökning är en teknik som använder "embedding-modeller" och vektor-databaser för att omvandla text till vektorrepresentationer. Dessa vektorer fångar upp betydelsen av ord och meningar i stället för de exakta orden som skriv. Tänk på ord som "kung" och "kejsare", de har i princip samma betydelse men en traditionell sökning skulle har svårt att förstå det.Genom att förstå både sammanhang och betydelse levererar semantisk sökning mer relevanta svar jämfört med traditionella sökmetoder.
Vad är en språkmodell?
En språkmodell är en AI-teknik som använder neurala nätverk för att förstå och generera mänskligt språk, vilket möjliggör en mängd olika möjligheter inom textbearbetning och språklig förståelse. Modeller som BERT och GPT-4 är exempel på stora språkmodeller (LLM) som är tränade på ofantligt stora mängder data, dessa modeller kräver mycket resurser att köra eftersom modellerna blir väldigt stora. Vi har även små språkmodeller som Phi-3 (SLM) som är tränade på mindre data, detta gör dem också mindre resurskrävande att använda, men modellen är inte lika kompetent som en stor modell. Allt handlar om vad man ska använda modellen till.
RAG i Praktiken
Hur binder vi ihop semantisk sökning och språkmodeller för att skapa en RAG-lösning?
Här följer en något förenklad förklaring av flödet.
När vi ställer en fråga, omvandlas den till en vektor. Sedan matchas denna vektor med vektorerna i vektordatabasen för att hitta de mest relevanta träffarna. De dokument eller segment som bäst matchar din fråga presenteras som de mest relevanta resultaten. Dessa resultat skickas tillsammans med frågan till språkmodellen som då genererar ett svar på frågan utifrån de sökträffar som kommer med.
Eftersom vi använder vår egen data så kan vi grunda en generell språkmodell med egen information, fördelen här är också att vi enkelt kan uppdatera vår datakälla med mer eller ta bort information och därmed utvidga möjligheterna för språkmodellen att svara på andra frågor åt oss. Genom att ha en RAG-lösning för att söka i vår data kan vi spendera mindre tid att leta runt i dokument för att hitta information, och frigöra dyrbar tid till det som faktiskt är viktig
När lämpar det sig att använda RAG
RAG är särskilt effektivt i situationer där exakta och komplexa frågor behöver besvaras baserat på stora mängder varierande och ofta ostrukturerad data. När du behöver ta fram information från en mängd olika källor, som interna dokument, databaser eller forskningsartiklar, är RAG idealiskt.
Man ska använda RAG när:
- Data är spridd över flera olika källor och format, och det är tidskrävande att navigera bland dem.
- Exakta nyckelordsökningar inte räcker för att hitta den rätta informationen.
- Du behöver generera svar baserat på din specifika företagsdata, inte bara på generell information.
- Frågor eller problem som ska lösas är komplexa och kräver en kombination av sökning och språklig förståelse.
Sammanfattningsvis
RAG är en perfekt lösning för er som har stora datamängder och som ställer höga krav på snabbhet, relevans och precision när det gäller informationssökning och frågesvar. Det effektiviserar processer, förbättrar användarupplevelsen och minskar tiden som läggs på att leta efter information, vilket frigör resurser för att fokusera på mer värdeskapande aktiviteter.
Vill du jobba med AI-stödd applikationsutveckling?
Hör av dig till min kollega Amanda, på amanda.oberg@agero.se
Vill du veta mer om Agero? Lämna dina kontaktuppgifter via länken ned så hör vi av oss!
www.agero.se/kontakt
