Tradicionālā teksta atbilžu saņemšana no RAG sistēmām rada augstu halucināciju risku un sarežģī datu apstrādi. Pāreja uz strukturētiem datu tipiem un JSON shēmām ļauj uzņēmumiem iegūt uzticamus un pilnībā kontrolējamus mākslīgā intelekta rezultātus.
Lielo valodas modeļu integrācija uzņēmumu iekšējās sistēmās bieži saskaras ar vienu un to pašu problēmu. Proti, brīvā formāta teksts, ko ģenerē mākslīgais intelekts, ir neparedzams. Ja lietojumprogrammai ir jāveic konkrēta darbība, balstoties uz šo atbildi, parasta teksta rindkopa var izraisīt kļūdas un sistēmas darbības traucējumus.
Lai atrisinātu šo problēmu, izstrādātāji arvien biežāk atsakās no vienkāršas teksta atgriešanas RAG (Retrieval-Augmented Generation) arhitektūrā. Tā vietā tiek ieviests tā saucamais strukturēto atbilžu līgums (Typed Answer Contract). Šī pieeja pieprasa, lai modelis savu atbildi sniegtu stingri definētā JSON formātā, kas atbilst iepriekš noteiktai shēmai.
Kas ir strukturētais RAG
Strukturētais RAG ir informācijas meklēšanas un ģenerēšanas metode, kurā lielais valodas modelis tiek ierobežots izvadīt datus tikai saskaņā ar stingri noteiktu shēmu. Šī metode garantē, ka katra atbilde saturēs tieši tos laukus, kas nepieciešami tālākajiem biznesa procesiem, piemēram, avotus, pārliecības līmeni un pašu strukturēto atbildi.
Kā skaidrots vietnes Towards Data Science analītiskajā rakstā par RAG attīstību, brīva teksta atgriešana liedz veikt automatizētu datu validāciju. Izmantojot strukturēto modeli, sistēma spēj automātiski pārbaudīt katru ģenerēto elementu vēl pirms tas nonāk pie gala lietotāja vai datubāzē.
| Parametrs | Tradicionālais RAG | Strukturētais RAG |
|---|---|---|
| Izvades formāts | Brīvs, nestrukturēts teksts | Stingri definēts JSON formāts |
| Halucināciju risks | Augsts (grūti kontrolējams) | Zems (ierobežots ar shēmas noteikumiem) |
| Integrācija sistēmās | Sarežģīta (nepieciešama teksta parsēšana) | Vienkārša (native API integrācija) |
| Validācijas iespējas | Zemas (grūti automatizēt) | Augstas (automātiska tipu pārbaude) |
Kāpēc programmējamie tipi novērš halucinācijas
Kad valodas modelim tiek uzdots uzdevums atbildēt brīvā tekstā, tas cenšas izveidot gramatiski pareizus teikumus, kas bieži vien noved pie faktu izdomāšanas jeb halucinācijām. Turpretī, pieprasot strukturētu izvadi, modelim ir jākoncentrējas uz konkrētu lauku aizpildīšanu. Šis ierobežojums krasi samazina liekvārdību un neļauj modelim novirzīties no sniegtā konteksta.
Izmantojot mūsdienu izstrādes rīkus, piemēram, Pydantic bibliotēku Python vidē, mēs varam definēt precīzu atbildes struktūru, kurai modelim ir jāpielāgojas.
from pydantic import BaseModel, Field
class RagResponse(BaseModel):
answer: str = Field(description="Precīza atbilde uz klienta jautājumu")
sources: list[str] = Field(description="Izmantoto dokumentu saraksts")
confidence: float = Field(description="Atbildes ticamības rādītājs no 0.0 līdz 1.0")
Šāds kods nodrošina, ka sistēma nekad nesaņems nederīgu atbildi, jo neatbilstoši dati tiks noraidīti validācijas posmā.
Pāreja uz strukturētu izvadi ne tikai samazina kļūdu skaitu, bet arī par vairāk nekā 40% paātrina datu apstrādes ātrumu tālākajās sistēmās, jo nav jātērē laiks teksta parsēšanai ar sarežģītiem regulāriem izteicieniem.
"Teksta atgriešana no RAG sistēmām ir pagātne. Mūsdienu biznesa lietotnēm ir nepieciešama precizitāte, ko spēj nodrošināt tikai stingri datu līgumi un validācija."
Šādus strukturētus risinājumus un automatizācijas rīkus Latvijas uzņēmumiem palīdz ieviest un pielāgot aigents.lv platforma, kas nodrošina drošu un pārbaudītu tehnoloģiju integrāciju darba procesos.
Baltijas uzņēmumiem, kas izstrādā klientu apkalpošanas botus vai iekšējos zināšanu meklētājus, ieteicams jau pirmajā izstrādes dienā definēt stingrus JSON shēmu līgumus visiem LLM izsaukumiem. Tas novērsīs situācijas, kurās klients saņem neatbilstošu vai kļūdainu informāciju, kā arī ļaus viegli mainīt valodas modeļus nākotnē, nemainot pārējo sistēmas kodu.
Biežāk uzdotie jautājumi (FAQ)
Kas ir strukturētais RAG?
Strukturētais RAG ir pieeja, kurā mākslīgā intelekta valodas modelis informācijas meklēšanas rezultātus izvada nevis kā brīvu tekstu, bet gan kā strukturētus datus (piemēram, JSON formātā) atbilstoši iepriekš definētai shēmai.
Kāpēc tradicionālais RAG rada halucinācijas?
Tradicionālais RAG sniedz brīva formāta teksta atbildes. Bez stingriem ierobežojumiem modelis mēdz savienot nesaistītus faktus un ģenerēt gramatiski pareizus, taču faktiski nepareizus apgalvojumus.
Kādus rīkus var izmantot strukturētas izvades definēšanai?
Izstrādātāji visbiežāk izmanto tādus rīkus kā Pydantic, Instructor bibliotēku vai OpenAI piedāvāto Structured Outputs funkciju, lai piespiestu modeli sekot konkrētai JSON shēmai.
