RAG: Berikan AI Pengetahuan Anda Sendiri
๐ 7 min baca
Quick Answer
Bagaimanakah anda membuat AI yang mengetahui perniagaan ANDA, dokumen ANDA, produk ANDA โ tanpa membelanjakan berjuta-juta untuk melatihnya semula? Jawapannya ialah teknik bijak bernama RAG. Ia adalah rahsia di sebalik kebanyakan pembantu AI tersuai, dan konsepnya cukup mudah sehingga sesiapa pun boleh memahaminya.
๐ก Anggaplah ia sebagaiโฆ
LLM biasa ialah pelajar yang bijak menjawab dari ingatan โ kadangkala meneka. RAG memberi pelajar itu buku terbuka nota ANDA untuk dirujuk sebelum menjawab. Ia mencari halaman yang berkaitan, kemudian menjawab berdasarkan perkara yang sebenarnya ditemuinya.
Masalah RAG selesaikan
LLM hanya mengetahui perkara yang dipelajari semasa latihan โ ia tidak mengetahui dokumen peribadi anda, maklumat terkini atau data khusus. Melatih semula pada data anda adalah sangat mahal. RAG menyelesaikannya dengan murah: bukannya menukar model, anda memberikan maklumat yang betul pada masa soalan.
Bagaimana RAG berfungsi
Apabila anda bertanya soalan, sistem mula-mula mencari dokumen anda untuk bahagian yang paling relevan, kemudian menyerahkannya kepada AI bersama-sama dengan soalan anda, mengarahkannya untuk menjawab berdasarkannya. AI membaca kandungan sebenar anda dan bertindak balas โ berdasarkan data anda, bukan hanya latihannya.
Mengapa ia sangat berguna
RAG membolehkan anda membina AI yang mengetahui pengetahuan khusus anda (buku panduan syarikat, katalog produk, dokumen undang-undang, nota peribadi), kekal terkini (hanya tambah dokumen), mengurangkan halusinasi (ia menjawab daripada sumber sebenar) dan menyimpan data anda di bawah kawalan anda โ terutamanya dengan model tempatan.
Bagaimana untuk membinanya
Anda tidak perlu membinanya dari awal โ banyak alatan dan rangka kerja menyediakan RAG di luar kotak, dan platform tanpa kod menyertakannya apabila anda "memuat naik dokumen" ke pembantu tersuai. Di bawah tudung ia menggunakan "pangkalan data vektor" untuk mencari kandungan yang berkaitan, tetapi anda boleh menggunakannya tanpa memahami dalaman.
๐ Bawa pulang kunci
RAG (Retrieval-Augmented Generation) membuat jawapan AI daripada dokumen ANDA tanpa latihan semula yang mahal: ia mencari kandungan anda untuk bahagian yang berkaitan dan memberikannya kepada AI untuk menjawab. Ia memberi kuasa kepada kebanyakan pembantu AI tersuai โ memastikan jawapan berdasarkan asas, terkini dan peribadi, terutamanya dengan model tempatan.
Mengapa ini penting untuk anda
RAG ialah kunci praktikal untuk perniagaan dan pencipta Asia untuk membina AI yang mengetahui pengetahuan khusus mereka โ dengan harga berpatutan dan persendirian. Digabungkan dengan model tempatan, ia membolehkan anda menggunakan pembantu tersuai dan sedar data tanpa menghantar maklumat sensitif ke awan asing.
Soalan lazim
Apakah maksud RAG?โผ
Retrieval-Augmented Generation. Ia menjadikan AI mendapatkan semula kepingan dokumen anda sendiri yang berkaitan dan menjana jawapan berdasarkannya โ supaya AI boleh menggunakan pengetahuan khusus anda tanpa dilatih semula.
Bagaimanakah RAG berbeza daripada melatih AI?โผ
Latihan mengubah model itu sendiri (mahal, perlahan). RAG membiarkan model tidak berubah dan sebaliknya menyuapkannya kepada dokumen berkaitan anda pada masa soalan โ jauh lebih murah, boleh dikemas kini serta-merta (hanya tambah dokumen) dan lebih mudah untuk dirahsiakan.
Adakah saya perlu kod untuk menggunakan RAG?โผ
Tidak semestinya โ banyak platform tanpa kod termasuk RAG apabila anda "memuat naik dokumen" ke pembantu tersuai dan rangka kerja menyediakannya di luar kotak. Anda boleh menggunakannya tanpa memahami dalaman teknikal seperti pangkalan data vektor.