RAG sistēmas tika izveidotas kā pagaidu risinājums, lai apietu agrīno valodas modeļu atmiņas ierobežojumus. Līdz ar milzīgu konteksta logu un kešatmiņas tehnoloģiju ienākšanu, uzņēmumi var tieši apstrādāt milzīgus datu apjumus, nepaļaujoties uz sarežģītu datubāzu sadalīšanu.
Gadiem ilgi informācijas meklēšanas paplašinātā ģenerēšana jeb RAG bija standarts, lai savienotu valodas modeļus ar uzņēmuma failiem. Šī sistēma ļāva pārvarēt tehnisko barjeru, kas neļāva modeļiem vienā pieprasījumā lasīt garus tekstus. Tomēr šī arhitektūra vienmēr ir bijusi tikai pagaidu ielāps, nevis ideāls gala mērķis.
RAG rašanās iemesli un sākotnējie mērķi
Lai saprastu, kāpēc šī pieeja zaudē aktualitāti, jāatgriežas pie tās pirmsākumiem. Agrīnie lielie valodas modeļi spēja uztvert tikai nelielu informācijas apjomu vienlaicīgi. Ja uzņēmums vēlējās analizēt simtiem lapu garu rokasgrāmatu, to nevarēja vienkārši iekopēt tērzēšanas logā.
Tāpēc inženieri izveidoja shēmu: teksts tiek sadalīts mazos gabaliņos, indeksēts un saglabāts vektoru datubāzē. Kad lietotājs uzdod jautājumu, sistēma atrod dažus piemērotākos teksta fragmentus un nodod tos modelim atbildes sagatavošanai. Lai gan šī metode strādā, tai ir trūkumi:
- Sadalīšanas problēmas: Ja svarīga informācija ir sadalīta starp divām rindkopām, meklētājs var pazaudēt kontekstu.
- Infrastruktūras uzturēšana: Uzņēmumam jāpārvalda sarežģīti datu sagatavošanas procesi un vektoru datubāzes.
- Precizitātes zudums: Modelis neredz kopējo attēlu, bet tikai atlasītus fragmentus.
Milzīgu konteksta logu ietekme uz datu apstrādi
Jaunākās paaudzes modeļi pilnībā maina spēles noteikumus. Konteksta logs nosaka informācijas apjomu, ko modelis spēj paturēt aktīvajā atmiņā viena pieprasījuma laikā. Ja agrāk tie bija daži tūkstoši žetonu, tad tagad vadošie modeļi spēj apstrādāt miljonu un pat divus miljonus žetonu.
| Funkcija | Tradicionālā RAG metode | Native Long-Context modelis |
|---|---|---|
| Konteksta izpratne | Fragmentēta, meklē tikai atsevišķas daļas | Pilnīga, analizē visu dokumentu kopumā |
| Sistēmas sarežģītība | Augsta, nepieciešama vektoru datubāze | Zema, dati tiek sūtīti tieši modelim |
| Apstrādes ātrums pirmajam vaicājumam | Ātrs, bet virspusējs | Lēnāks, bet padziļināts |
| Ieviešanas laiks | Vairākas nedēļas vai mēneši | Dažas stundas |
Kā norāda nozares pētījumi, ko apraksta avots, liela apjoma tiešā ielāde ļauj modelim veikt sarežģītus secinājumus pāri visam dokumentam, ko RAG nespēj izdarīt sadalītās informācijas dēļ.
Milzīgu konteksta logu galvenais izaicinājums ir izmaksas un izpildes laiks. Katrs vaicājums, kas satur miljonu žetonu, prasa ievērojamus skaitļošanas resursus. Tāpēc tehnoloģiju uzņēmumi ievieš konteksta kešatmiņu (context caching), kas ļauj saglabāt biežāk izmantotos dokumentus modeļa atmiņā, ievērojami samazinot izmaksas.
Kas aizstās līdzšinējās meklēšanas sistēmas
Nākotnē mēs redzēsim pāreju uz diviem galvenajiem virzieniem. Pirmais ir konteksta kešatmiņa, kas padara pastāvīgu datu glabāšanu tieši modeļa operatīvajā atmijā finansiāli izdevīgu. Uzņēmumi varēs vienkārši augšupielādēt visus savus failus tieši sistēmā un uzturēt tos tur aktīvus.
Otrais virziens ir autonomie meklēšanas aģenti. Tā vietā, lai paļautos uz vienkāršu matemātisko vārdu sakritību, šie aģenti spēj patstāvīgi pieņemt lēmumus par to, kurus failus atvērt, kā tos salīdzināt un kādu papildu informāciju pieprasīt.
RAG bija izcils inženiertehnisks risinājums brīdī, kad tehnoloģija bija bērna autiņos. Tagad mēs pārejam pie sistēmām, kas spēj lasīt un saprast veselas bibliotēkas vienā pieprasījumā.
Baltijas uzņēmumiem, kas plāno ieviest iekšējās zināšanu bāzes, nav jāsteidzas ar dārgu un sarežģītu vektoru datubāzu izstrādi. Sāciet ar modernajiem mākoņpakalpojumu modeļiem, kas piedāvā lielus konteksta logus ar iebūvētu kešatmiņu. Šāda pieeja ļaus palaist strādājošu prototipu dažu dienu laikā. Šādu moderno risinājumu izmantošanu ikdienā palīdz nodrošināt mākslīgā intelekta asistenti uzņēmumiem, kas strādā ar tiešajiem datiem un ir pielāgoti vietējā tirgus vajadzībām.
Biežāk uzdotie jautājumi (FAQ)
Kas ir konteksta logs un kā tas ietekmē AI darbību?
Konteksta logs ir maksimālais teksta, attēlu vai citu datu apjoms, ko modelis spēj vienlaicīgi apstrādāt un paturēt prātā, gatavojot atbildi. Lielāks logs nozīmē, ka modelim var iesniegt garākus dokumentus bez to sadalīšanas.
Vai tradicionālā RAG tehnoloģija pilnībā izzudīs?
Nē, RAG neizzudīs pilnībā, bet tā loma mainīsies. RAG joprojām būs noderīgs darbam ar reāllaika datiem, piemēram, interneta meklēšanai vai milzīgām, pastāvīgi mainīgām datubāzēm, kas pārsniedz pat lielākos konteksta logus.
Kādas ir lielu konteksta logu lietošanas izmaksas?
Sākotnēji izmaksas var būt augstas, jo tiek maksāts par katru apstrādāto vārdu. Tomēr jaunā tehnoloģija, ko sauc par konteksta kešatmiņu, ļauj samazināt šīs izmaksas pat par 90 procentiem bieži lietotiem dokumentiem.
