RAG
AI s přístupem k datům
RAG (Retrieval-Augmented Generation) je přístup, při kterém jazykový model před odpovědí nejprve vyhledá relevantní informace ve vašich vlastních datech a teprve potom z nich sestaví odpověď. Díky tomu odpovídá podle konkrétních a aktuálních podkladů, a ne jen z obecných znalostí samotného modelu.
Jak RAG funguje
Samotný jazykový model zná jen to, na čem byl trénován. Neví o vašich interních dokumentech ani o nejnovějších změnách, a když informaci nemá, může si ji vymyslet. RAG tento problém řeší tím, že mezi otázku a model vloží krok vyhledávání.
Když přijde otázka, systém nejprve prohledá vaši znalostní databázi, například dokumenty, manuály nebo často kladené otázky, a vybere nejrelevantnější pasáže. Ty potom přidá k otázce a model z nich sestaví odpověď. Výsledkem je odpověď, která vychází z vašich aktuálních a ověřených podkladů.
Proč RAG firmy potřebují
RAG je dnes nejpraktičtější způsob, jak propojit sílu jazykových modelů s konkrétními znalostmi firmy. Místo nákladného přetrénování modelu stačí udržovat aktuální znalostní databázi, ze které model čerpá.
- Odpovědi vycházejí z vašich dokumentů, ne z dohadů modelu.
- Znalosti aktualizujete jednoduše, úpravou podkladů, ne modelu.
- Výrazně se snižuje riziko vymyšlených odpovědí.
- Vhodné pro interní asistenty i zákaznické chatboty.
Kde se RAG využívá
Typickým příkladem je zákaznický chatbot, který odpovídá podle vaší dokumentace a ceníku, nebo interní asistent, který zaměstnancům rychle najde informaci ve firemních směrnicích. RAG je vhodný všude tam, kde potřebujete odpovědi postavené na konkrétních a často se měnících informacích. Takové řešení postavíme v rámci vývoje na míru a jeho spolehlivost závisí na kvalitě a uspořádání vašich podkladů.
Chcete AI, která odpovídá podle vašich dat?
Podívejte se na vývoj na míruČasto kladené otázky
Jaký je rozdíl mezi RAG a doučením modelu na našich datech?
U RAG model neučíte znovu, jen mu před odpovědí dodáte relevantní podklady z vaší databáze. Je to zpravidla rychlejší, levnější a snadněji se aktualizuje, protože stačí upravit podklady, ne samotný model.
Zabrání RAG tomu, aby si AI vymýšlela?
Výrazně toto riziko snižuje, protože model odpovídá na základě konkrétních podkladů. Úplně ho však negarantuje, proto se u důležitých odpovědí doporučuje uvádět zdroj a důležité informace ověřovat.
Jaká data potřebujeme, aby RAG fungoval?
Potřebujete uspořádanou znalostní databázi, například dokumenty, manuály, směrnice nebo často kladené otázky. Čím jsou podklady kvalitnější a aktuálnější, tím lepší a spolehlivější jsou výsledné odpovědi.