Üldine hankega täiendatud genereerimine: tüübikindel AI andmete täiustamise plaan

Tehisintellekti kiiresti arenevas maastikus on suured keelemudelid (LLM-id) esile kerkinud transformatiivsete tööriistadena, mis suudavad genereerida märkimisväärselt inimlikku teksti, võtta kokku keerulisi dokumente ja isegi kirjutada koodi. Kuid kogu nende loomingulise võimekuse juures maadlevad ettevõtted kogu maailmas kriitilise väljakutsega: kuidas rakendada seda jõudu missioonikriitiliste ülesannete jaoks, mis nõuavad täpsust, usaldusväärsust ja struktuuri. LLM-ide loominguline, mõnikord ettearvamatu olemus võib olla kohustus, kui eesmärk on andmeid töödelda, mitte lihtsalt proosat genereerida.

Siin tuleb mängu hankega täiendatud genereerimise (RAG) paradigma, mis põhineb LLM-idel faktilistel, valdkonnaspetsiifilistel andmetel. Kuid isegi RAG-il on varjatud piirang. See toodab sageli struktureerimata teksti, mis nõuab habrast ja veaohtlikku järeltöötlust. Lahendus? Täiustatud ja jõulisem lähenemisviis: Üldine hankega täiendatud genereerimine tüübikindlusega. See metoodika kujutab endast monumentaalset hüpet edasi, muutes LLM-id nutikatest vestluskaaslastest distsiplineeritud, usaldusväärseteks andmetöötlusmootoriteks, mis võivad toita järgmise põlvkonna ettevõtte automatiseerimist.

See põhjalik juhend uurib seda tipptasemel tehnikat, jaotades selle komponendid, tutvustades selle globaalseid rakendusi ja pakkudes rakendamise plaani. Me reisime LLM-ide ja RAG-i alustaladest tüübikindla ja struktureeritud andmete eraldamise keerukasse maailma, paljastades, kuidas ehitada AI süsteeme, mida saate tõeliselt usaldada.

Aluste mõistmine: LLM-idest RAG-ini

Tüübikindla RAG-i tähtsuse mõistmiseks peame kõigepealt mõistma ehitusplokke, millel see seisab. Areng eraldiseisvatest LLM-idest kontekstitundlikeks RAG-süsteemideks loob aluse sellele järgmise taseme uuendusele.

Suurte keelemudelite (LLM-ide) jõud ja oht

Suured keelemudelid on süvaõppe mudelid, mis on koolitatud tohutul hulgal tekstiliste andmetega kogu internetist. See koolitus võimaldab neil mõista ja genereerida keelt vapustava voolavusega. Nende peamine tugevus seisneb nende võimes tuvastada mustreid, konteksti ja nüansse inimsuhtluses.

• Tugevused: LLM-id on suurepärased sellistes ülesannetes nagu sisu loomine, tõlkimine, kokkuvõtete tegemine ja ajurünnak. Nad saavad koostada e-kirju, kirjutada turundustekste ja selgitada keerulisi teemasid lihtsate sõnadega.
• Nõrkused: Nende teadmised on külmutatud nende viimase koolituse ajal, mistõttu nad ei ole teadlikud hiljutistest sündmustest. Veelgi kriitilisem on see, et nad on altid "hallutsinatsioonidele" – enesekindlalt faktide, arvude või allikate väljamõtlemisele. Iga äriprotsessi puhul, mis sõltub faktilisest täpsusest, on see vastuvõetamatu risk. Lisaks on nende väljund vaikimisi struktureerimata proosa.

Sisestage hankega täiendatud genereerimine (RAG): AI reaalsusesse viimine

RAG töötati välja LLM-ide peamiste nõrkuste leevendamiseks. Mõelge sellele kui mudelile avatud raamatu eksami andmisele selle asemel, et paluda tal kõike mälust meelde tuletada. Protsess on elegantselt lihtne, kuid võimas:

1. Otsi: Kui kasutaja esitab küsimuse, ei saada RAG-süsteem seda kohe LLM-ile. Selle asemel otsib see esmalt privaatsest, kureeritud teadmistebaasist (nagu ettevõtte sisedokumendid, tootemanuaalid või finantsaruannete andmebaas) asjakohast teavet. Seda teadmistebaasi säilitatakse sageli spetsiaalses vektoriandmebaasis tõhusa semantilise otsingu jaoks.
2. Täienda: Teadmistebaasist saadud asjakohased teabefragmendid kombineeritakse seejärel kasutaja algse küsimusega. See kombineeritud tekst, mis on rikas faktilise konteksti poolest, moodustab uue, täiustatud küsimuse.
3. Genereeri: See täiendatud küsimus saadetakse seejärel LLM-ile. Nüüd on mudelil olemas spetsiifiline, ajakohane ja faktiline teave, mida ta vajab täpse ja asjakohase vastuse genereerimiseks, viidates otse oma allikatele.

RAG on mängumuutja. See vähendab dramaatiliselt hallutsinatsioone, võimaldab LLM-idel kasutada patenteeritud ja reaalajas andmeid ning pakub mehhanismi allika kontrollimiseks. See on põhjus, miks nii paljud kaasaegsed AI juturobotid ja ettevõtte otsingutööriistad on tõhusad. Kuid see ei lahenda ikka veel üht olulist probleemi.

Varjatud väljakutse: "Tüübi" probleem tavalises RAG-is

Kuigi RAG tagab LLM-i vastuse *sisu* faktilise põhjendatuse, ei garanteeri see selle *struktuuri*. Väljund on tavaliselt loomuliku keele tekstiplokk. Paljude ettevõtterakenduste puhul on see takistuseks.

Kui "Piisavalt hea" ei ole piisavalt hea

Kujutage ette, et teil on vaja automatiseerida tarnijatelt üle maailma saadetud arvete töötlemist. Teie eesmärk on eraldada põhiteave ja sisestada see oma raamatupidamissüsteemi. Standardne RAG-süsteem võib anda kasuliku kokkuvõtte:

"Arve on ettevõttelt "Global Tech Solutions Inc.", number INV-2023-945. Tasumisele kuuluv kogusumma on 15 250,50 EUR ja maksetähtaeg on 30. oktoober 2023. Loetletud esemed hõlmavad 50 ühikut "Suure jõudlusega servereid" ja 10 "Ettevõtte võrgulülitit"."

See on täpne, kuid see ei ole programmilise kasutusega. Selle teabe andmebaasi saamiseks peaks arendaja kirjutama keerulise parsingu koodi, kasutades regulaaravaldisi või muid stringi manipuleerimise tehnikaid. See kood on kurikuulsalt habras. Mis siis, kui järgmine LLM-i vastus ütleb "Maksetähtaeg on..." selle asemel, et "tasumisele kuulub..."? Mis siis, kui valuutasümbol on enne numbrit? Mis siis, kui kuupäev on teises vormingus? Parser läheb katki ja automatiseerimine ebaõnnestub.

Struktureerimata väljundite kõrge hind

• Suurenenud arenduse keerukus: Inseneritiimid kulutavad väärtuslikku aega habras parsingu loogika kirjutamisele ja hooldamisele, selle asemel, et ehitada peamisi äri funktsioone.
• Süsteemi haprus: Väikesed, ettearvamatud variatsioonid LLM-i väljundvormingus võivad põhjustada kogu andmetöötluskonveieri ebaõnnestumise, mis toob kaasa kuluka seisaku ja andmete terviklikkuse probleemid.
• Kaotatud automatiseerimisvõimalused: Paljusid väärtuslikke automatiseerimise kasutusjuhtumeid peetakse liiga riskantseks või keeruliseks rakendada struktureerimata teksti parsimise ebausaldusväärsuse tõttu.
• Skaleeritavuse probleemid: Ühe dokumenditüübi või keele jaoks kirjutatud parser ei pruugi teise jaoks töötada, mis takistab ülemaailmset skaleeritavust.

Meil on vaja viisi, kuidas jõustada AI-ga lepingut, tagades, et selle väljund ei ole mitte ainult faktiliselt õige, vaid ka täiuslikult struktureeritud iga kord.

Üldine RAG tüübikindlusega: paradigma muutus

Siin revolutsioneerib tüübikindluse kontseptsioon, mis on laenatud kaasaegsetest programmeerimiskeeltest, RAG-i raamistikku. See on fundamentaalne nihe õige vormingu lootmiselt selle garanteerimisele.

Mis on "tüübikindlus" AI kontekstis?

Programmeerimiskeeltes nagu TypeScript, Java või Rust tagab tüübikindlus, et muutujad ja funktsioonid järgivad eelmääratletud struktuuri või "tüüpi". Te ei saa kogemata panna tekstistringi muutujasse, mis peaks hoidma numbrit. See hoiab ära terve klassi vigu ja muudab tarkvara vastupidavamaks ja prognoositavamaks.

AI-le rakendatuna tähendab tüübikindlus LLM-i väljundi jaoks range andmeskeemi määratlemist ja tehnikate kasutamist, et piirata mudeli genereerimisprotsessi selle skeemi järgimiseks. See on erinevus AI-lt küsimise "räägi mulle selle arve kohta" ja selle käskimise vahel "täida see arve andmete vorm ja sa ei tohi selle struktuurist kõrvale kalduda."

"Üldine" komponent: universaalse raamistiku loomine

"Üldine" aspekt on sama oluline. Tüübikindel süsteem, mis on kõvakodeeritud ainult arvete jaoks, on kasulik, kuid üldine süsteem suudab hakkama saada mis tahes ülesandega, mille te sellele esitate. See on universaalne raamistik, kus sisendid võivad muutuda:

• Mis tahes andmeallikas: PDF-id, e-kirjad, API vastused, andmebaasi kirjed, klienditoe transkriptsioonid.
• Mis tahes sihtsõna: Kasutaja määrab soovitud väljundstruktuuri lennult. Täna on see arve skeem; homme on see kliendiprofiili skeem; järgmisel päeval on see kliinilise uuringu andmete skeem.

See loob võimsa, korduvkasutatava tööriista intelligentseks andmete teisendamiseks, mida toetab LLM, kuid traditsioonilise tarkvara usaldusväärsusega.

Kuidas see toimib: samm-sammult jaotus

Üldine, tüübikindel RAG-süsteem täiustab standardset RAG-konveierit oluliste uute sammudega:

1. Skeemi määratlus: Protsess algab sellega, et kasutaja määrab soovitud väljundstruktuuri. Seda tehakse sageli standardse, masinloetava vormingu abil, nagu JSON Schema, või koodi kaudu, kasutades teeke nagu Pydantic Pythonis. See skeem toimib AI jaoks purunematu lepinguna.
2. Konteksti otsimine: See samm jääb samaks nagu tavalises RAG-is. Süsteem otsib teadmistebaasist kõige asjakohasemad dokumendid või andmepalad, et pakkuda konteksti.
3. Piiratud kiire inseneritöö: Siin juhtub maagia. Küsimus on hoolikalt koostatud, et see sisaldaks mitte ainult kasutaja küsimust ja saadud konteksti, vaid ka sihtsõna selget ja ühemõttelist esitust. Juhised on selgesõnalised: "Vastavalt järgmisele kontekstile eraldage vajalik teave ja vormindage oma vastus JSON-objektina, mis valideerub selle skeemi vastu: [skeemi määratlus sisestatakse siia]."
4. Mudeli genereerimine piirangutega: See on kõige arenenum osa. Selle asemel, et lihtsalt lasta LLM-il teksti vabalt genereerida, juhivad spetsiaalsed tööriistad ja tehnikad selle väljundit märgi kaupa. Näiteks kui skeem nõuab Boolean väärtust (`true` või `false`), on genereerimisprotsess piiratud ainult nende konkreetsete märkide tootmisega. Kui see ootab numbrit, ei tohi tal genereerida tähti. See hoiab ennetavalt ära mudeli kehtetu vormingu loomise.
5. Valideerimine ja parsimine: Genereeritud väljund (nt JSON-string) valideeritakse seejärel algse skeemi vastu. Tänu piiratud genereerimisele on see samm peaaegu garanteeritud. Tulemuseks on täiuslikult struktureeritud, tüübikindel andmeobjekt, mis on valmis kohe kasutamiseks mis tahes rakenduses või andmebaasis, ilma et oleks vaja habrast kohandatud parsingu loogikat.

Praktilised rakendused kogu maailma tööstusharudes

Selle lähenemisviisi jõudu on kõige parem mõista reaalse maailma näidete kaudu, mis hõlmavad erinevaid rahvusvahelisi sektoreid. Võime käsitleda erinevaid dokumendivorminguid ja keeli, väljastades samal ajal standardiseeritud struktuuri, on ülemaailmne äri võimaldaja.

Rahandus ja pangandus (ülemaailmne vastavus)

• Ülesanne: Ülemaailmsel investeerimispangal on vaja töödelda tuhandeid keerulisi finantslepinguid, nagu ISDA lepingud või sündikaatlaenu dokumendid, mida reguleerivad erinevate jurisdiktsioonide seadused (nt New York, London, Singapur). Eesmärk on eraldada peamised kohustused, kuupäevad ja vastaspoole üksikasjad riskijuhtimise jaoks.
• Skeemi määratlus:

              {
      "contract_id": "string",
      "counterparty_name": "string",
      "governing_law": "string",
      "principal_amount": "number",
      "currency": "enum["USD", "EUR", "GBP", "JPY", "CHF"]",
      "key_dates": [
          { "date_type": "string", "date": "YYYY-MM-DD" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Kasu: Süsteem saab vastu võtta PDF-lepingu mis tahes piirkonnast, otsida asjakohaseid juriidilisi ja finantsklausleid ning väljastada standardiseeritud JSON-objekti. See vähendab drastiliselt juriidiliste ja vastavusmeeskondade nädalaid kestvat käsitsitööd, tagab andmete järjepidevuse ülemaailmsete riskimudelite jaoks ja minimeerib inimliku vea võimaluse.

Tervishoid ja bioteadused (rahvusvaheline teadustöö)

• Ülesanne: Rahvusvaheline ravimifirma korraldab kliinilist uuringut Põhja-Ameerika, Euroopa ja Aasia keskustes. Nad peavad eraldama ja standardiseerima patsiendi kõrvaltoimete aruandeid, mille arstid sageli esitavad struktureerimata narratiivtekstina erinevates keeltes.
• Skeemi määratlus:

              {
      "patient_id": "string",
      "report_country": "string",
      "event_description_raw": "string",
      "event_severity": "enum["mild", "moderate", "severe"]",
      "suspected_medications": [
          { "medication_name": "string", "dosage": "string" }
      ],
      "meddra_code": "string" // Meditsiiniline sõnastik reguleerivate tegevuste koodi jaoks
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Kasu: Saksa keeles kirjutatud aruannet saab töödelda, et saada sama struktureeritud ingliskeelne väljund kui jaapani keeles kirjutatud aruanne. See võimaldab ohutuse andmete kiiret koondamist ja analüüsi, aidates teadlastel suundumusi kiiremini tuvastada ja tagades vastavuse rahvusvahelistele reguleerivatele organitele, nagu FDA ja EMA.

Logistika ja tarneahel (ülemaailmsed toimingud)

• Ülesanne: Ülemaailmne logistikateenuse pakkuja töötleb iga päev kümneid tuhandeid saatedokumente – konossementide, kommertsarvete, pakinimekirjade – erinevatelt vedajatelt ja riikidest, millest igaühel on oma ainulaadne vorming.
• Skeemi määratlus:

              {
      "tracking_number": "string",
      "carrier": "string",
      "origin": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "destination": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "incoterms": "string",
      "line_items": [
          { "hscode": "string", "description": "string", "quantity": "integer", "unit_weight_kg": "number" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Kasu: Tolldeklaratsioonide automatiseerimine, reaalajas värskendused jälgimissüsteemidele ja täpsed andmed saatmiskulude ja tariifide arvutamiseks. See kõrvaldab kulukad viivitused, mis on põhjustatud käsitsi andmesisestusvigadest, ja ühtlustab kaupade voogu üle rahvusvaheliste piiride.

Üldise RAG-i rakendamine tüübikindlusega: tööriistad ja parimad tavad

Sellise süsteemi ehitamine on lihtsam kui kunagi varem, tänu kasvavale avatud lähtekoodiga tööriistade ökosüsteemile ja väljakujunenud parimatele tavadele.

Peamised tehnoloogiad ja raamistikud

Kuigi saate süsteemi nullist ehitada, võib olemasolevate teekide kasutamine arendust oluliselt kiirendada. Siin on mõned peamised tegijad ökosüsteemis:

• Orkestreerimisraamistikud: LangChain ja LlamaIndex on kaks domineerivat raamistikku RAG-konveierite ehitamiseks. Nad pakuvad mooduleid andmete laadimiseks, indekseerimiseks, otsimiseks ja LLM-i kõnede aheldamiseks.
• Skeemi määratlus ja valideerimine: Pydantic on Pythoni teek, millest on saanud de facto standard andmeskeemide määratlemiseks koodis. Selle mudeleid saab hõlpsasti teisendada JSON-skeemiks. JSON Schema ise on keelagnostiline standard, mis sobib suurepäraselt erinevate tehnoloogiapakkide abil ehitatud süsteemidele.
• Piiratud genereerimisteegid: See on kiiresti uuenev ruum. Teegid nagu Instructor (OpenAI mudelite jaoks), Outlines ja Marvin on spetsiaalselt loodud selleks, et sundida LLM-i väljundeid järgima antud Pydanticut või JSON-skeemi, tagades tegelikult tüübikindluse.
• Vektoriandmebaasid: RAG-i "Otsimise" osa jaoks on vektoriandmebaas hädavajalik suurte tekstandmete mahtude salvestamiseks ja tõhusaks otsimiseks. Populaarsed valikud on Pinecone, Weaviate, Chroma ja Qdrant.

Parimad tavad tugeva rakenduse jaoks

1. Alustage hästi määratletud skeemiga: Teie sihtsõna selgus ja kvaliteet on ülimalt olulised. See peaks olema võimalikult spetsiifiline. Kasutage fikseeritud valikute jaoks enumeid, määratlege andmetüübid (string, täisarv, Boolean) ja kirjeldage iga välja selgelt. Hästi kujundatud skeem on usaldusväärse süsteemi alus.
2. Täpsustage oma otsingu strateegiat: Kehtib põhimõte "prügi sisse, prügi välja". Kui otsite ebaolulist konteksti, on LLM-il raske skeemi õigesti täita. Katsetage erinevate dokumendi tükeldamise strateegiate, manustamismudelite ja otsingutehnikatega (nt hübriidotsing), et tagada LLM-ile pakutav kontekst asjakohase teabega tihe.
3. Iteratiivne ja selgesõnaline kiire inseneritöö: Teie kiire on LLM-i kasutusjuhend. Olge selgesõnaline. Nimetage ülesanne selgelt, esitage kontekst ja manustage skeem otsese käsuga seda järgida. Keeruliste skeemide puhul võib kõrgekvaliteedilise näite täidetud objekti esitamine kiiresti (väheste kaadritega kiirendamine) oluliselt parandada täpsust.
4. Valige tööks õige LLM: Kõiki LLM-e ei ole loodud võrdseks keeruliste juhiste järgimisel. Uuemad ja suuremad mudelid (nt GPT-4 seeria, Claude 3 seeria, Llama 3) on üldiselt palju paremad "funktsioonidele kutsumisel" ja struktureeritud andmete genereerimisel kui vanemad või väiksemad mudelid. Testige erinevaid mudeleid, et leida oma kasutusjuhtumi jaoks optimaalne jõudluse ja maksumuse tasakaal.
5. Rakendage lõplik valideerimiskiht: Isegi piiratud genereerimise korral on mõistlik omada lõplikku, lõplikku valideerimisetappi. Pärast LLM-i väljundi genereerimist käivitage see valideerija kaudu, kasutades algset skeemi. See toimib turvavõrguna ja tagab 100% vastavuse enne andmete allavoolu edastamist.
6. Planeerige ebaõnnestumist ja inimest-ahelas: Ükski süsteem ei ole täiuslik. Mis juhtub, kui lähtedokument on mitmetähenduslik või LLM ei suuda vajalikke andmeid eraldada? Kujundage armulised ebaõnnestumise teed. See võib hõlmata taotluse uuesti proovimist teise kiirega, tagasi langemist võimsamale (ja kallimale) mudelile või, mis kõige tähtsam, üksuse märkimist inimeste ülevaatamiseks spetsiaalses kasutajaliideses.

Tulevik on struktureeritud: laiem mõju

Liikumine tüübikindlate, struktureeritud AI väljundite poole on rohkem kui lihtsalt tehniline täiustus; see on strateegiline võimaldaja, mis avab AI-toega ümberkujundamise järgmise laine.

Andmete integreerimise demokratiseerimine

Üldised, tüübikindlad RAG-süsteemid toimivad "universaalse AI konnektorina". Ärianalüütikud, mitte ainult arendajad, saavad määratleda soovitud andmestruktuuri ja suunata süsteemi uue struktureerimata teabe allika poole. See vähendab drastiliselt keerukate andmete integreerimise ja automatiseerimise töövoogude loomise tõkkeid, andes meeskondadele kogu organisatsioonis võimaluse lahendada oma andmete väljakutseid.

Usaldusväärsete AI agentide tõus

Autonoomsete AI agentide visioon, mis saavad tarkvaraga suhelda, reisireise broneerida või kalendreid hallata, sõltub täielikult nende võimest mõista ja genereerida struktureeritud andmeid. API-le helistamiseks peab agent looma täiuslikult vormindatud JSON-i andmepaketi. Andmebaasist lugemiseks peab ta mõistma skeemi. Tüübikindlus on aluskivi, millele ehitatakse usaldusväärsed, autonoomsed AI agendid.

Uus standard ettevõtte AI jaoks

Kuna generatiivse AI ümber tekkinud esialgne hüpe küpseb keskendumiseks käegakatsutavale äriväärtusele, nihkub nõudlus muljetavaldavatest demodest tootmiskvaliteediga, usaldusväärsete ja auditeeritavate süsteemide poole. Ettevõtted ei saa töötada "mõnikord õige" või "tavaliselt õiges vormingus". Tüübikindlus muutub läbirääkimiste objektiks iga AI süsteemi jaoks, mis on integreeritud missioonikriitilistesse äriprotsessidesse, seades uue standardi sellele, mida tähendab olla "ettevõtteks valmis".

Järeldus: kaugemale genereerimisest usaldusväärse täiendamiseni

Oleme läbinud evolutsioonilise tee suurte keelemudelite toorest, loomingulisest jõust hankega täiendatud genereerimise faktipõhiste vastusteni. Kuid selle teekonna viimane ja kõige olulisem samm on see, mis toob sisse distsipliini, struktuuri ja usaldusväärsuse: tüübikindluse integreerimine.

Üldine RAG tüübikindlusega muudab fundamentaalselt AI rolli ettevõttes. See tõstab LLM-id pelgalt tekstigeneraatoritest täpseteks ja usaldusväärseteks andmete teisendusmootoriteks. See seisneb üleminekus tõenäosuslikelt väljunditelt deterministlikele, struktureeritud andmetele, mida saab sujuvalt integreerida meie digitaalse maailma loogikasse.

Arendajatele, arhitektidele ja tehnoloogialiidritele kogu maailmas on see üleskutse tegutsemiseks. On aeg vaadata kaugemale lihtsatest juturobotitest ja tekstikokkuvõtetest ning alustada järgmise põlvkonna AI rakenduste ehitamist – süsteeme, mis ei ole mitte ainult intelligentsed, vaid ka tugevad, prognoositavad ja ohutud. Seda plaani omaks võttes saame avada AI kogu potentsiaali inimeste võimete suurendamiseks ja meie globaalmajandust toetavate keerukate andmetöövoogude automatiseerimiseks.