Retrieval-augmented generation (RAG) är en metod inom AI som kombinerar förtränade språkmodeller (LLMs) med en extern kunskapsbas för att förbättra kvaliteten på genererade svar. RAG utvecklades för att hantera ett antal begränsningar hos traditionella LLMs, såsom begränsad kontextfönsterkapacitet, föråldrad information och svårigheten att citera källor korrekt.
RAG-processen kan delas upp i följande huvudsteg:
Indexering: Dokumenten i kunskapsbasen förbereds och indexeras för snabb sökning. Inhämtning (Retrieval): När en användare ställer en fråga, hämtar systemet relevanta dokument eller textavsnitt från kunskapsbasen. Augmentering: De hämtade dokumenten läggs till i prompten som skickas till språkmodellen. Generering: Språkmodellen genererar ett svar baserat på både frågan och den hämtade informationen.
Aktuell information: Genom att hämta information från externa databaser kan RAG använda uppdaterad information bortom språkmodellens ursprungliga träningsdata. Källhänvisningar: RAG möjliggör spårbarhet genom att svaren kan kopplas direkt till specifika dokument och källor. Minskat hallucinationsproblem: Genom att förankra svaren i faktisk hämtad information kan RAG minska språkmodellens tendens att ”hallucnera” eller generera felaktig information. Domänspecifik kunskap: RAG kan anpassas till specialiserade kunskapsdomäner genom att inkludera relevant facklitteratur och dokumentation i kunskapsbasen. Transparens: Användare kan se vilka källor som ligger till grund för svaren, vilket ökar förtroendet för systemet.
Kunskapsbasen kan bestå av olika dokumenttyper:
Interna dokument (policys, manualer, specifikationer) Databaser Wikis Webbsidor API-dokumentation Tekniska artiklar
De flesta moderna RAG-implementeringar använder vektordatabaser för effektiv semantisk sökning:
Dokumentsegmentering: Dokument delas upp i mindre segment (chunks). Embedding-generering: Varje segment omvandlas till vektorer med hjälp av embedding-modeller. Vektorindexering: Segmenten indexeras för snabb likhetssökning. Semantisk sökning: Användares frågor omvandlas till vektorer och matchas mot dokumentsegmenten baserat på semantisk likhet.
Populära vektordatabaser inkluderar:
Effektiv användning av RAG kräver genomtänkt prompt-design:
SYSTEM: Du är en hjälpsam assistent som besvarar frågor baserat på tillgänglig information. Om du inte hittar ett tydligt svar i den hämtade informationen, var ärlig och säg att du inte vet. Citera alltid dina källor. KONTEXT: [Hämtad information från kunskapsbasen] FRÅGA: [Användarens fråga]
Retrieval-kvalitet: Att hämta relevant information är avgörande för systemets prestanda. Kontextbegränsningar: LLMs har fortfarande begränsad kontextfönsterstorlek. Svarskvalitet: Ibland genererar modellen svar som inte helt reflekterar den hämtade informationen. Latens: Hämtningssteget kan introducera fördröjningar i svarstiden.
Förbättrad chunking: Experimentera med olika strategier för dokumentsegmentering. Rekursiv retrieval: Använd flera retrieval-omgångar för att förfina svaren. Hybrid retrieval: Kombinera nyckelordssökning med semantisk sökning. Re-ranking: Använd LLM för att omprioritera hämtade dokument baserat på relevans. Metadata-filtrering: Lägg till metadata till dokument för att möjliggöra filtrering.
Modernare RAG-implementeringar använder ofta mer sofistikerade metoder:
RAG-system har visat sig vara särskilt värdefulla inom flera områden: