10 лучших примеров использования генерации с расширенным поиском (RAG)
Сегодня технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет системам искусственного интеллекта обрабатывать запросы и собирать информацию из различных источников для создания точных и своевременных ответов. В этой статье мы рассмотрим пять примеров применения RAG: финансы, право, здравоохранение, сельское хозяйство и фармацевтика.
Примеры использования технологии генерации с расширенным поиском
1. Применение технологии RAG в финансах
В финансовой отрасли технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) обладает широкими возможностями для решения недостатков, которые есть у больших языковых моделей. В исследованиях отмечается, что все проверенные языковые модели имеют определённые слабые стороны, такие как создание ложной информации, что ограничивает их использование в финансовых задачах.
Для решения этих вопросов необходимо проведение дополнительных исследований, чтобы создавать языковые модели, которые лучше справляются с финансовыми вопросами и ответами. Основные проблемы включают:
Объединяя навыки генерации текста, которые есть у языковых моделей, с возможностью поиска информации в большом количестве данных, технология RAG позволяет предоставлять более точные, актуальные и надёжные ответы.
В финансовой отрасли технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) обладает широкими возможностями для решения недостатков, которые есть у больших языковых моделей. В исследованиях отмечается, что все проверенные языковые модели имеют определённые слабые стороны, такие как создание ложной информации, что ограничивает их использование в финансовых задачах.
Для решения этих вопросов необходимо проведение дополнительных исследований, чтобы создавать языковые модели, которые лучше справляются с финансовыми вопросами и ответами. Основные проблемы включают:
- Специализированные знания: языковые модели должны понимать финансовую терминологию, концепции и соблюдать различное регулирование.
- Доступ к актуальной информации: финансовые данные часто меняются, поэтому языковые модели нуждаются в данных в режиме реального времени или близком к нему.
- Числовые вычисления: языковые модели часто сталкиваются с трудностями при выполнении арифметических операций.
- Работа со структурированными и неструктурированными данными: финансовая информация может быть представлена в виде таблиц, графиков и текстов, и языковые модели должны уметь обрабатывать все эти форматы.
- Анализ информации из разных источников: языковые модели должны собирать и анализировать сведения из различных источников для формирования выводов.
Объединяя навыки генерации текста, которые есть у языковых моделей, с возможностью поиска информации в большом количестве данных, технология RAG позволяет предоставлять более точные, актуальные и надёжные ответы.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
2. Применение технологии RAG в юридической сфере
Ярким примером использования технологии RAG в области права является интеллектуальная правовая система, которая использует большие языковые модели для предоставления различных юридических услуг. Эта система применяет RAG, объединяя два основных шага:
Обучение с учителем:
Улучшенный поиск:
Ярким примером использования технологии RAG в области права является интеллектуальная правовая система, которая использует большие языковые модели для предоставления различных юридических услуг. Эта система применяет RAG, объединяя два основных шага:
Обучение с учителем:
- Создание специального набора данных: Этот набор включает юридические задачи, такие как выделение юридических элементов, прогнозирование судебных решений и ответы на юридические вопросы, созданные с помощью универсальной языковой модели.
- Дальнейшее обучение предварительно обученной языковой модели, чтобы наделить её способностью к юридическому анализу и пониманию особенностей судебной практики.
Улучшенный поиск:
- Формируется комплексная база знаний, включающая законы и нормативные акты.
- Модуль поиска извлекает из этой базы необходимые юридические документы на основе пользовательского запроса.
- Модель дообучается на выбранной части набора данных, чтобы использовать найденную информацию для более достоверных ответов.
3. Применение технологии RAG в здравоохранении
Недавние исследования продемонстрировали эффективность технологии RAG в повышении способности больших языковых моделей создавать точные SQL-запросы для извлечения информации из электронных медицинских карт и данных страховых требований. Специалисты использовали RAG вместе с медицинским кодированием и разными методами формирования запросов, чтобы улучшить работу языковых моделей при ответах на эпидемиологические вопросы.
Результаты исследования показывают, что технология RAG может помогать исследователям и медицинским организациям более эффективно анализировать данные, отвечать на эпидемиологические вопросы и принимать решения на основе данных. Однако в исследовании также отмечается, что текущий набор данных невелик по объёму и в основном затрагивает эпидемиологические вопросы. Поэтому, по нашему мнению, требуется дополнительная работа для расширения применения RAG в здравоохранении и для решения задач, связанных с использованием электронных медицинских данных.
Недавние исследования продемонстрировали эффективность технологии RAG в повышении способности больших языковых моделей создавать точные SQL-запросы для извлечения информации из электронных медицинских карт и данных страховых требований. Специалисты использовали RAG вместе с медицинским кодированием и разными методами формирования запросов, чтобы улучшить работу языковых моделей при ответах на эпидемиологические вопросы.
Результаты исследования показывают, что технология RAG может помогать исследователям и медицинским организациям более эффективно анализировать данные, отвечать на эпидемиологические вопросы и принимать решения на основе данных. Однако в исследовании также отмечается, что текущий набор данных невелик по объёму и в основном затрагивает эпидемиологические вопросы. Поэтому, по нашему мнению, требуется дополнительная работа для расширения применения RAG в здравоохранении и для решения задач, связанных с использованием электронных медицинских данных.
4. Применение технологии RAG в сельском хозяйстве
В сельском хозяйстве технология RAG применяется для улучшения результатов больших языковых моделей при ответах на вопросы, связанные с этой отраслью. В недавнем исследовании сравнили эффективность RAG и дообучения при добавлении специализированных знаний в языковые модели для нужд аграрного сектора. Результаты показывают, что оба подхода повышают эффективность языковых моделей, но у каждого из них есть свои плюсы и минусы:
В сельском хозяйстве технология RAG применяется для улучшения результатов больших языковых моделей при ответах на вопросы, связанные с этой отраслью. В недавнем исследовании сравнили эффективность RAG и дообучения при добавлении специализированных знаний в языковые модели для нужд аграрного сектора. Результаты показывают, что оба подхода повышают эффективность языковых моделей, но у каждого из них есть свои плюсы и минусы:
- RAG: хорошо работает для работы с данными, зависящими от контекста, и позволяет получать лаконичные и точные ответы.
- Дообучение: даёт языковой модели более конкретные и точные ответы, поскольку обучает её новым умениям, связанным с сельским хозяйством. Однако этот вариант требует больших начальных затрат, так как для дообучения модели на новых данных необходимо проделать значительный объём работы.
5. Применение технологии RAG в фармацевтике
В фармацевтической отрасли технология RAG может использоваться для повышения эффективности соблюдения нормативных требований. В недавнем исследовании был представлен подход QA-RAG, который объединяет технологию RAG и генеративный искусственный интеллект для поиска сложной нормативной информации в фармацевтической сфере. QA-RAG использует дообученную языковую модель для создания релевантных гипотетических ответов на пользовательские запросы, после чего как сам запрос, так и гипотетический ответ используются для поиска соответствующих документов.
Результаты исследования показывают, что подход QA-RAG превосходит другие методы по точности поиска документов и формированию корректных ответов. Это говорит об эффективности использования дообученных языковых моделей в сочетании с гипотетическими ответами для повышения точности поиска информации в фармацевтической индустрии.
В фармацевтической отрасли технология RAG может использоваться для повышения эффективности соблюдения нормативных требований. В недавнем исследовании был представлен подход QA-RAG, который объединяет технологию RAG и генеративный искусственный интеллект для поиска сложной нормативной информации в фармацевтической сфере. QA-RAG использует дообученную языковую модель для создания релевантных гипотетических ответов на пользовательские запросы, после чего как сам запрос, так и гипотетический ответ используются для поиска соответствующих документов.
Результаты исследования показывают, что подход QA-RAG превосходит другие методы по точности поиска документов и формированию корректных ответов. Это говорит об эффективности использования дообученных языковых моделей в сочетании с гипотетическими ответами для повышения точности поиска информации в фармацевтической индустрии.
Заключительное размышление
Технология Retrieval-Augmented Generation и современные решения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для организаций, способствуют повышению эффективности и помогают автоматизировать процессы. В следующей части мы расскажем ещё о пяти отраслях, в которых применяется RAG.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи