RAG (Retrieval-Augmented Generation) представляет собой архитектуру, широко применяемую в современных системах искусственного интеллекта, особенно в контексте крупных языковых моделей. Эта технология позволяет моделям генерировать ответы на основе внешних источников информации, что существенно расширяет их возможности и повышает точность по сравнению с простой генерацией текста.
Архитектура RAG состоит из трёх основных компонентов:
Модуль извлечения (Retriever) - осуществляет поиск релевантной информации в базе данных на основе запроса.
Модуль генерации (Generator) - использует найденную информацию как дополнительный контекст для создания последовательного и релевантного ответа. Обычно это предварительно обученная языковая модель типа GPT или BART.
Механизм объединения - обеспечивает эффективную интеграцию полученной информации в процесс генерации.
История развития
Ранние этапы (1950-1980-е)
История RAG начинается с развития технологий информационного поиска (IR) и обработки естественного языка (NLP). В 1950-х годах появились первые системы машинного перевода и обработки текста. В 1960-х была разработана система SMART (System for the Mechanical Analysis and Retrieval of Text), использовавшая базовые методы индексации и поиска по ключевым словам.
Развитие современных методов (1990-2010)
1990-е годы ознаменовались прорывом в области NLP благодаря внедрению методов машинного обучения, включая нейронные сети и алгоритмы поддержки векторных пространств. Однако системы того времени всё ещё не могли эффективно понимать контекст и генерировать естественные ответы.
Становление RAG (2010-2020)
Первые версии RAG-подхода появились в начале 2010-х годов. Значительным шагом стал выпуск Google модели BERT в 2018 году, которая существенно улучшила точность понимания естественного языка.
Официальное представление технологии RAG состоялось в 2020 году, когда исследователи из Facebook AI Research (FAIR) опубликовали основополагающую статью о RAG. Эта публикация описала архитектуру, объединяющую компоненты извлечения и генерации информации.
Современное состояние
В настоящее время RAG активно используется в крупных языковых моделях (LLM) таких как GPT-4 и Claude. Технология позволяет этим системам давать более точные и актуальные ответы, основанные на внешних источниках данных.
Ключевые разработчики
Google - пионер в области RAG, создатель BERT
Facebook AI Research (FAIR) - авторы оригинальной концепции RAG
OpenAI - интеграция RAG в современные языковые модели
Anthropic - разработка новых стандартов взаимодействия ИИ с данными
Основные типы применения RAG
Системы вопросов и ответов открытого домена (ODQA)
Специализированные запросы (например, юридические системы)
Автоматическое резюмирование контента
Персонализированные рекомендательные системы
Комплексный анализ данных
Научные исследования и обзоры литературы
Многоязычные приложения
Перспективы развития
Ожидается дальнейшее развитие технологии RAG в следующих направлениях:
Персонализированное образование
Улучшение точности поиска и снижение предвзятости
Создание более интерактивных и контекстно-зависимых систем
Расширение применения в различных профессиональных областях
Заключение
RAG представляет собой перспективную технологию, объединяющую возможности поиска информации и генерации текста. Её развитие продолжается, открывая новые возможности применения в различных областях искусственного интеллекта и практических задачах.
Литература
1.Lewis, M., Perez, E., Golbandi, N., & Hajishirzi, H. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.
2.Guu, K., Lewis, M., Bradbury, J., & Socher, R. (2020). REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training. arXiv preprint arXiv:2002.08909.
3.Karpukhin, V., Oğuz, B., Min, M., Lewis, P., Seo, K., & Vinyals, O. (2020). Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. arXiv preprint arXiv:2004.04906.
4.Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., ... & Liu, P. J. (2019). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. arXiv preprint arXiv:1910.10683.
5.Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
6.Khashabi, D., Abbas, A., Bhagavatula, C., & Rastogi, B. (2021). Rethinking Faithfulness in Document Grounded Dialogue: A Case Study on Open-Domain Question Answering. arXiv preprint arXiv:2105.13608.
7.Gao, R., & Chen, J. (2022). Multimodal RAG: Integrating Vision and Language for Enhanced AI Systems. arXiv preprint arXiv:2203.16149.
8.Habr.com - Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях.
9.MicrosoftAzure - Что такое извлечение дополненного поколения (RAG)?
10.Alibaba Cloud - Зажигание революции ИИ — путешествие с RAG.
11.Amazon - Что такое RAG (генерация с дополненной выборкой)?