בשנים האחרונות, עם ההתקדמות המהירה בתחום הבינה המלאכותית ובפרט בתחום עיבוד שפה טבעית (NLP) פותחו מודלי שפה גדולים (LLMs) בעלי יכולות מרשימות ליצירת טקסט, תרגום ומענה על שאלות.
עם זאת, מודלים אלו מוגבלים לעיתים קרובות למידע סטטי עליו הם אומנו. כדי להתגבר על מגבלה זו פותחה שיטת Retrieval Augmented Generation (RAG), אשר משלבת מודלי שפה עם מקור מידע ספציפי וזאת על מנת לשפר את איכות ורלוונטיות המידע המיוצר בעולם תוכן מוגדר וידוע.
וRAG מספק למודלים מקורות שהם יכולים לצטט, כמו הערות שוליים במאמר מחקר, כך שהמשתמשים יכולים לבדוק כל הסבר שניתן במודל.
לשימוש ב RAG מספר יתרונות משמעותיים
שיפור הדיוק – השימוש במקורות מידע ספציפיים כדוגמת מאגר נתוני פנים ארגוני, מאפשר למודל לייצר תשובות מדויקות ועדכניות יותר.
מאפשר למשתמשים לאמת את מקור המידע.
חיסכון בזמן ועלויות – באמצעות RAG ניתן להימנע מהצורך לאמן את המודלים מחדש עם כל עדכון במידע, מה שחוסך זמן ומשאבי חישוב יקרים.
הרחבת בסיס הידע – אינטגרציה של מקורות מידע ספציפיים מאפשרת למודלים גישה לבסיס ידע רחב יותר ממה שהיה ניתן לספק בהתבסס על אימון בלבד.
ל-RAG מגוון רחב של יישומים אפשריים בתעשיות שונות
שירות לקוחות – יכולה לשפר משמעותית את איכות המענה ללקוחות על ידי אספקת תשובות מותאמות אישית ומדויקות.
יצירת תוכן – כותבים ויוצרי תוכן יכולים להיעזר ב-RAG כדי לשלב במהירות מידע עדכני ורלוונטי בחומרים אותם הם יוצרים.
רפואה – יכולה לשמש לאספקת מידע רפואי מדויק ועדכני בתשובה לשאלות מטופלים או רופאים.
ניהול ידע – ארגונים יכולים ליישם RAG במערכות ניהול הידע הארגוניות שלהם כדי להבטיח גישה למידע שלם ומהימן לכל העובדים.
למרות ההבטחה הגדולה של RAG, יישום המערכות הללו אינו נטול אתגרים ומגבלות:
תלות באיכות המידע הנשלף - הצלחת יישומי RAG תלויה במידה רבה באיכות המאגר על בסיס מסתמכת שליפת התוכן. מידע לא מעודכן, לא מדויק או לא שלם עלול להוביל לתשובות שגויות ובעייתיות.
אתגרים בשילוב מידע ממקורות שונים - שילוב מידע באופן חלק ועקבי ממגוון מקורות הטרוגניים הוא אתגר משמעותי. פערים, סתירות או חוסר התאמה בין מקורות המידע עלולים לפגוע בקוהרנטיות ובדיוק של התשובות המיוצרות.
מגבלות מודלי השפה - ביצועי מודלי השפה עצמם, על אף ההתקדמות הניכרת, עדיין אינם מושלמים. המודלים עשויים לייצר לעיתים תשובות שגויות, כלליות מדי או חסרות הקשר מספק, במיוחד כשמדובר בשאילתות מורכבות.
צורך בבקרה על התוצרים - כדי להבטיח את איכות ודיוק התשובות, נדרשת לרוב מעורבות אנושית בהגדרת המערכת, בחירת מקורות המידע ובקרה על הפלט. אוטומציה מלאה של התהליך עדיין מאתגרת.
עלויות משאבי חישוב - על אף החיסכון ביחס לאימון מודלים מחדש, מערכות RAG עדיין דורשות משאבי חישוב ואחסון ניכרים, במיוחד בהינתן הצורך לאנדקס ולעבד כמויות גדולות של טקסט ממגוון רב של מקורות.
לכן, פיתוחים עתידיים של RAG צפויים להתמודד עם האתגרים והמגבלות הללו ולהתמקד במספר כיוונים:
שיפור אלגוריתמי השליפה כדי להבטיח דיוק ורלוונטיות גבוהים יותר של המידע שנשלף.
פיתוח טכניקות מתקדמות למיזוג מידע ממקורות מגוונים.
שיפור מודלי השפה עצמם כך שיוכלו להתחשב טוב יותר בהקשר ולייצר תשובות מדויקות ועשירות יותר.
בניית כלים שיאפשרו למפתחים ולארגונים לעצב ולהתאים אישית מערכות RAG בקלות רבה יותר.
ניתן לומר כי Retrieval-Augmented Generation מייצגת צעד חשוב בהתפתחות של מודלי הבינה המלאכותית לעיבוד שפה. יכולתה לשלב מידע חיצוני מאפשרת מענה מדויק ועדכני יותר, וחוסכת עלויות מחשוב יקרות. עם המשך המחקר והפיתוח של הטכנולוגיה, צפויות מערכות RAG לשפר משמעותית את האינטראקציה בין אדם למחשב ולהעניק ערך רב בשורה ארוכה של תחומי יישום. בה בעת, חשוב להיות מודעים למגבלות ולאתגרים של הטכנולוגיה, ולחתור לשיפור מתמשך שלה.
קצת על עקרונות פעולה של RAG
מערכות RAG פועלות בשני שלבים מרכזיים – שלב השליפה ושלב היצירה.
שלב השליפה (Retrieval):
המערכת מקבלת שאילתה מהמשתמש. על סמך שאילתה זו, היא מבצעת חיפוש במקור מידע ספציפי כדוגמת מאגר ידע פנימי של הארגון. מתוך המידע שנמצא, המערכת בוחרת ושולפת את הטקסט או המסמכים הרלוונטיים ביותר לשאילתה.
שלב היצירה (Generation):
המערכת משלבת את המידע שנשלף בשלב הקודם יחד עם השאילתה המקורית של המשתמש.
שילוב זה יוצר את ההקשר או הבסיס שעליו יפעל מודל השפה.
מודל השפה (LLM) מקבל את ההקשר שנוצר, ובהתבסס עליו הוא מנסח ויוצר את התשובה הטובה והמתאימה ביותר לשאלה המקורית של המשתמש.
כך, בסופו של דבר, המשתמש מקבל תשובה שנוצרה במיוחד עבור השאילתה שלו, תוך ניצול המידע העדכני והרלוונטי ביותר שנשלף ממקור הידע הספציפי.
לסיכום כן ניתן לומר, כי למרות האתגרים הקיימים כיום RAG מייצג צעד משמעותי קדימה ביכולות AI לעיבוד שפה, וביכולת המענה שניתן למשתמשים.
Comments