В последние годы в области искусственного интеллекта появился новый термин – RAG (Retrieval-Augmented Generation) или генерация с дополненной выборкой. Этот подход позволяет моделям машинного обучения генерировать тексты, используя существующие знания из внешних источников. RAG объединяет два ключевых компонента: извлечение информации (retrieval) и генерацию текста (generation).
Например, в приложении для ответов на вопросы система с использованием RAG может искать релевантную информацию в базе данных или на веб-страницах, а затем использовать её для формирования точного и информативного ответа. Такой подход делает модель более гибкой и актуальной, особенно в ситуациях, когда данные меняются или носят динамический характер.
Хотя RAG применима преимущественно в задачах обработки текста, она может быть адаптирована для более сложных мультимодальных систем, в которых необходимо учитывать разные источники информации.
RAG это метод генерации, который сочетает в себе поиск информации из внешних источников и создание текста. В отличие от традиционных генеративных моделей, RAG позволяет интегрировать внешние данные во время генерации, добавляя уровень адаптивности и актуальности.
Например, если нужно сгенерировать текст о рецептах блюд, RAG может извлечь информацию о популярных ингредиентах или методах приготовления из кулинарных баз данных, а затем использовать её для создания новых уникальных рецептов. То же самое применимо в генерации описаний автомобилей: модель может искать данные о характеристиках автомобилей, таких как тип кузова, цвет или год выпуска, и на их основе создавать информативные тексты.
Эта способность сочетать извлечение данных и генерацию делает RAG мощным инструментом для задач, требующих работы с большим количеством контекста или данных, которые постоянно обновляются.
В контексте генеративных моделей понятие атрибута относится к дополнительной информации или метаданным, которые используются для управления процессом генерации и улучшения качества создаваемого контента. В случае методов, комбинирующих извлечение данных и генерацию, таких как RAG (Retrieval-Augmented Generation), атрибуты могут использоваться для уточнения требований к содержанию или для настройки системы.
Определение: Атрибуты — это характеристики, свойства или метаданные, которые описывают генерируемый контент. Например, для генерации текста или рецептов атрибутами могут выступать ключевые параметры, такие как время приготовления, сложность или диетические ограничения.
Типы атрибутов:
Роль атрибутов в генерации контента:
Атрибуты позволяют моделям учитывать специфику задач. Например, пользователь может указать, что нужен рецепт веганского блюда с минимальным временем приготовления, и система подберёт или создаст результаты, соответствующие этим параметрам.
Использование атрибутов помогает моделям соответствовать ожиданиям пользователей. Это позволяет избегать нерелевантных или низкокачественных результатов.
Атрибуты помогают учитывать условия использования. Например, при создании текстов для маркетинга указание целевой аудитории (подростки, профессионалы, пожилые люди) и стиля написания (формальный, разговорный) позволяет генерировать материалы, которые лучше подходят для конкретных читателей и ситуаций.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
12327 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Модели могут улучшаться с учетом изменений атрибутов и отзывов пользователей, адаптируя свои результаты под новые требования.
Хотя использование атрибутов не является ключевой характеристикой RAG как технологии, оно играет важную роль в управлении процессом генерации и улучшении качества контента в различных системах машинного обучения.
Техническая реализация генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG) включает несколько этапов, которые позволяют создавать целенаправленный контент, основываясь на внешних знаниях и параметрах. Ниже приведены ключевые шаги:
Таким образом, RAG реализуется благодаря объединению методов извлечения информации из внешних источников, обучению генеративных моделей, созданию контента с учётом извлечённых данных и оптимизации этого процесса.
RAG имеет несколько преимуществ перед традиционными методами генерации:
Генеративные модели, включая RAG, находят применение в различных областях. Ниже приведены примеры использования:
RAG эффективно используется для создания текстового контента. Например, Jasper применяет автоматизированные языковые модели для написания маркетинговых материалов, а Google интегрирует подходы RAG в своих системах для улучшения контекста и релевантности текстов. Это позволяет создавать адаптивные чат-боты, статьи и персонализированные рекомендации.
RAG не применяется для генерации изображений напрямую, но может использоваться для улучшения текстового ввода, который затем интерпретируется визуальными генеративными моделями, такими как DALL-E от OpenAI. Например, текст «горный пейзаж с закатом» может быть дополнен уточнениями через RAG и затем преобразован в изображение. Технологии, такие как у NVIDIA, сосредоточены на моделях глубокого обучения для создания фотореалистичных изображений, что используется в видеоиграх и анимации.
Для создания музыки и звука чаще применяются другие технологии, такие как нейросети для синтеза речи или музыки. Например, AIVA разрабатывает музыкальные композиции с использованием нейронных сетей, а Descript создаёт синтетическую речь на основе текстовых данных. В таких случаях RAG может быть полезна для предварительного сбора текстового контекста или описаний, которые затем используются для генерации звука.
Технологии RAG открывают новые горизонты в сфере генерации текстового контента, позволяя создавать более точные и адаптированные результаты. С их помощью компании демонстрируют, как интеграция извлечённых данных из внешних источников улучшает процессы текстовой генерации и удовлетворяет разнообразные потребности пользователей.
Эти технологии не только упрощают обработку текстовой информации, но и предоставляют возможности для создания контента, более релевантного запросам и предпочтениям. В будущем можно ожидать ещё больше инноваций в применении RAG, которые трансформируют подходы к использованию текстового контента в бизнесе, образовании и творческих индустриях.
