Узнайте, как создавать чат-боты RAG — полный рабочий процесс

Если вы хотите создать широкий спектр чат-ботов с искусственным интеллектом, вас может заинтересовать фантастическое руководство, созданное Джеймсом Бриггсом, о том, как использовать поисковую дополненную генерацию (RAG) , чтобы сделать чат-бот более эффективным и, главным образом, более быстрым. Целью этой статьи является предоставление обзора RAG с упором на его реализацию с помощью Nemo Guardrails и то, как его можно использовать для быстрого и эффективного создания чат-ботов.

Поисковая дополненная генерация — это метод, который сочетает в себе лучшее из обоих миров — поисковых и генеративных моделей. Он использует возможности языковых моделей (LM) и векторной базы данных для создания конвейера, который может генерировать ответы в чат-боте. Этот метод набирает обороты благодаря своей способности давать более детальные и контекстуально точные ответы по сравнению с традиционными методами.

Немо ограждения

NeMo Guardrails, разработанный для диалоговых систем, использующих модели большого языка (LLM), представляет собой набор инструментов с открытым исходным кодом, предназначенный для легкого внедрения программируемых ограждений. Эти специализированные методы, известные просто как «рельсы», управляют выводом языковой модели различными способами. Они могут следовать заранее заданным путям диалога, избегать обсуждения политических тем, определенным образом отвечать на запросы пользователей, использовать разные языковые стили и даже извлекать структурированные данные.

В настоящее время этот набор инструментов находится на стадии альфа-версии и поощряет активное участие сообщества в продвижении безопасных, надежных и общедоступных программ LLM. Хотя примеры в документации призваны помочь новичкам разобраться в нюансах NeMo Guardrails, они не предназначены для развертывания в производственных условиях.

Как создавать чат-боты RAG

Полную документацию и код, любезно предоставленные Джеймсом Бриггсом, можно найти на его официальном сайте .

Традиционно существовало два основных подхода к реализации RAG в чат-ботах. Простой процесс, в ходе которого чат-бот извлекает соответствующую информацию из базы данных и генерирует ответ. С другой стороны, другой подход предполагает более сложный процесс, в котором чат-бот не только извлекает информацию, но и учится на прошлых взаимодействиях, чтобы улучшить будущие ответы.

Однако оба этих подхода имеют свои ограничения. Хотя первый вариант прост, он не всегда может обеспечить наиболее точные или контекстуально релевантные ответы. Второй подход, хотя и более сложный, может потребовать много времени и вычислительных ресурсов.

Более быстрый и эффективный метод

Именно здесь в игру вступает подход Guardrails. Подход Guardrails — это более быстрый и эффективный метод реализации RAG. Это позволяет быстрее запускать инструменты без необходимости первоначального вызова LM, тем самым ускоряя время ответа чат-бота. Этот подход особенно полезен в сценариях, где чат-боту необходимо обеспечить немедленный ответ, например, при обслуживании клиентов или реагировании на чрезвычайные ситуации.

Реализация конвейеров RAG с помощью Guardrails включает в себя ряд шагов. Сначала чат-бот извлекает соответствующую информацию из базы данных векторов. Затем модель внедрения используется для преобразования этой информации в формат, понятный LM. Затем LM генерирует ответ на основе этой информации. Подход Guardrails гарантирует, что этот процесс будет выполняться быстро и эффективно без ущерба для качества и актуальности реагирования.

RAG против не-RAG

Сравнение ответов RAG и не-RAG показывает превосходство первых. Ответы RAG, как правило, более детальны и контекстуально точны. Они способны понять намерения пользователя и предоставить не только релевантный, но и персонализированный ответ. С другой стороны, ответы, не относящиеся к RAG, имеют тенденцию быть более общими и не всегда могут точно соответствовать запросу пользователя.

Использование расширенной генерации поиска , особенно с подходом Guardrails, может значительно повысить эффективность и результативность чат-ботов. Используя возможности языковых моделей и векторных баз данных, RAG позволяет создавать чат-ботов, которые могут предоставлять более детальные и контекстуально точные ответы. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком искусственного интеллекта или новичком в этой области, понимание и внедрение RAG может изменить правила игры в вашем пути разработки чат-ботов.