Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов? AI на vc ru

Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Переход на мультимодальные модели может показаться сложным, но если подходить к нему последовательно, это обеспечит значительное улучшение в работе с данными. Позволяют быстро находить и сопоставлять векторные представления эмбуддингов. Плотные векторы содержат больше ненулевых значений, что помогает моделям фиксировать и обрабатывать больше информации. Разреженные векторы, наоборот, состоят преимущественно из нулей, что делает их менее эффективными для задач, https://deeplearning.ai   где нужно учитывать сложные связи между данными. Получается, что если удаётся представить текстовые данные в виде векторов, то математические инструменты помогают измерить степень схожести между словами и находить взаимосвязи в текстах. Вместо того чтобы создавать сложные модели NLU с нуля, можно интегрировать готовые решения для извлечения информации, что значительно ускоряет процесс разработки. Кроме того, возможность адаптации к новым типам запросов без необходимости полного переобучения системы позволяет экономить время и ресурсы. Архитектура Transformer была адаптирована и для обработки изображений (например, Vision Transformer, ViT). Благодаря параллельному интенсивному использованию процессов внутреннего внимания конструкция преобразователя позволяет модели изучать сложные корреляции между входными и выходными последовательностями. Векторная база данных находит релевантные фрагменты текста, которые помогают модели лучше понять контекст и дать точный ответ. Этот код преобразует фрагменты текста в векторы с помощью модели YandexGPT и сохраняет их в базе данных FAISS. Текстовые эмбеддинги представляют собой числовые векторы, отображающие слова или фразы в многомерном пространстве. Эти векторы помогают моделям машинного обучения распознавать смысл и взаимосвязи в тексте. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, https://cmu.edu/artificial-intelligence/   который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа.

• Эти статитические модели создают числовые представления слов, учитывая контекст их использования.
• В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. https://adsintro.com/index.php?page=user&action=pub_profile&id=426173
• К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства.
• Сочетание NLU и RAG способствует созданию более естественного и интуитивного взаимодействия с пользователями.
• В этом примере мы рассмотрим, как объединить векторную базу данных с моделью встраиваний (embeddings) и YandexGPT, чтобы создать систему с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Это повышает точность анализа и поиска и позволяет создавать более точные и полезные ИИ-приложения.

AI для BI: как AI-агенты сделали из обычного BI генеративный

Таким образом, RAG предлагает экономичное и надёжное решение для обработки данных и повышения эффективности работы LLM.  https://stack.amcsplatform.com/user/google-guru В модели TF-IDF редкие слова, такие как «ковёр», получают больший вес, чем часто встречающиеся слова, такие как «на». В будущем дальнейшие разработки будут сосредоточены на повышении надёжности и уменьшении ошибок, таких как «галлюцинации». С ростом их вычислительных мощностей LLM обещают ещё больше упростить нашу жизнь, став важным элементом в повседневных задачах. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных.

Шаг 3. Создание векторных представлений (Embedding) текста и изображений

Одно из ключевых преимуществ RAG — снижение потребности в дообучении (fine-tuning) LLM для работы с новыми данными. Это экономит вычислительные ресурсы и снижает стоимость, что особенно важно для компаний, использующих чат-боты и другие AI-решениями на основе LLM. Таким компаниям приходится часто обновлять информацию, чтобы их сервисы оставались актуальными, и это не должно быть дорого. BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM. AI-агенты автоматизируют обработку и анализ данных, генерацию SQL-запросов, создание отчетов и визуализаций. Однако без продуманной интеграции они могут давать некорректные результаты.В статье разбёрем, как Epsilon Workspace использует LLM, RAG и AI-агентов для автоматизации BI. Они «обучаются» на больших объёмах текстов и фиксируют смысловые связи между словами на основе их совместного использования. Эмбеддинги используются не только для текста, но и для изображений, видео и аудио, с различными методами для каждого типа данных. Обработка текстовых данных становится возможной благодаря поочередной передаче информации через слои, где каждый уровень анализирует данные и приближает модель к правильному ответу. Так большие языковые модели не просто генерируют текст пошагово, а уже на этапе обработки запроса закладывают план своего ответа. Это открытие меняет наше понимание работы ИИ-систем, позволяя не только глубже вникнуть в его внутренние процессы, но и существенно улучшить управление и контроль за генерацией текста и поведением ИИ-агентов. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Дело в том, что числовые представления позволяют моделям применять методы линейной алгебры и машинного обучения для анализа неструктурированных данных. Например, текстовые эмбеддинги помогают моделям понимать, насколько похожи или различаются два текста, даже если в них используются разные слова. Давайте посмотрим, как текст преобразуется в числовые значения и становится вектором. В этих моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов. Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.● Частотность и распространённость слов. Модели обучаются на текстах, содержащих миллионы слов и выражений, и узнают, какие из них являются наиболее распространёнными. Например, слова «и», «в», «на» встречаются очень часто и имеют ключевую роль в формировании структуры предложений русского языка.● Синонимы и омонимы. Омонимы (слова с одинаковым написанием, но разными значениями) представляют собой особую сложность, так как требуют понимания контекста для правильной интерпретации.● Коллокации и устойчивые выражения. Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений.