Bendrasis paieška su papildymu: Tipų saugumo AI duomenų tobulinimo planas

Sparčiai besivystančiame dirbtinio intelekto kraštovaizdyje dideli kalbos modeliai (LLM) tapo transformuojančiais įrankiais, galinčiais generuoti itin žmogaus kalbą primenantį tekstą, apibendrinti sudėtingus dokumentus ir netgi rašyti kodą. Tačiau, nepaisant visų savo kūrybinių sugebėjimų, įmonės visame pasaulyje susiduria su svarbiu iššūkiu: panaudoti šią galią kritinėms užduotims, reikalaujančioms tikslumo, patikimumo ir struktūros. Kūrybingas, kartais nenuspėjamas LLM pobūdis gali būti kliūtis, kai tikslas yra apdoroti duomenis, o ne tik generuoti prozą.

Būtent čia į sceną įžengia paieškos su papildymu (RAG) paradigma, įtvirtinanti LLM faktiniais, domenui būdingais duomenimis. Tačiau net RAG turi paslėptą apribojimą. Jis dažnai generuoja nestruktūrizuotą tekstą, kuriam reikia trapumo, klaidoms imlaus poapdorojimo. Sprendimas? Pažangesnis, patikimesnis metodas: Bendroji paieška su papildymu ir tipų saugumu. Ši metodika yra monumentali šuolis į priekį, transformuojantis LLM iš išmintingų pokalbininkų į drausmingus, patikimus duomenų apdorojimo variklius, galinčius valdyti naujos kartos įmonių automatizavimą.

Šis išsamus vadovas išnagrinės šią pažangiausią techniką, išskaidydamas jos komponentus, demonstruodamas jos globalų pritaikymą ir pateikdamas įgyvendinimo planą. Keliausime nuo LLM ir RAG pagrindų iki sudėtingo tipų saugaus, struktūrizuoto duomenų išgavimo pasaulio, atskleisdami, kaip kurti AI sistemas, kuriomis galite iš tikrųjų pasitikėti.

Pagrindų supratimas: nuo LLM iki RAG

Norėdami įvertinti tipų saugaus RAG svarbą, pirmiausia turime suprasti pagrindinius elementus, ant kurių jis remiasi. Evoliucija nuo atskirų LLM iki konteksto suvokiančių RAG sistemų paruošia sceną šiai naujo lygio inovacijai.

Didelių kalbos modelių (LLM) galia ir pavojus

Dideli kalbos modeliai yra giluminio mokymosi modeliai, apmokyti su didžiuliais teksto duomenų kiekiais iš viso interneto. Šis apmokymas leidžia jiems suprasti ir generuoti kalbą su stulbinančiu sklandumu. Pagrindinė jų stiprybė yra gebėjimas atpažinti žmogaus bendravimo modelius, kontekstą ir niuansus.

• Stipriosios pusės: LLM puikiai atlieka tokias užduotis kaip turinio kūrimas, vertimas, apibendrinimas ir smegenų šturmas. Jie gali rengti el. laiškus, rašyti rinkodaros tekstus ir paaiškinti sudėtingas temas paprastais terminais.
• Silpnosios pusės: Jų žinios užšąla paskutinio apmokymo metu, todėl jie nežino naujausių įvykių. Dar kritiškiau, jie yra linkę į „haliucinacijas“ – užtikrintai išranda faktus, skaičius ar šaltinius. Bet kokiam verslo procesui, kuris priklauso nuo faktinio tikslumo, tai yra nepriimtina rizika. Be to, pagal nutylėjimą jų išvestis yra nestruktūrizuota proza.

Paieška su papildymu (RAG): AI įtvirtinimas realybėje

RAG buvo sukurtas siekiant sumažinti pagrindinius LLM trūkumus. Pagalvokite apie tai kaip apie modelio aprūpinimą atviru knygos egzaminu, užuot prašius prisiminti viską iš atminties. Procesas yra elegantiškai paprastas, bet galingas:

1. Ieškoti: Kai vartotojas užduoda klausimą, RAG sistema nedelsdama nesiunčia jo į LLM. Vietoj to, ji pirmiausia ieško privačioje, kuruojamoje žinių bazėje (pvz., įmonės vidiniuose dokumentuose, gaminių vadovuose ar finansinių ataskaitų duomenų bazėje) atitinkamos informacijos. Ši žinių bazė dažnai saugoma specializuotoje vektorinėje duomenų bazėje, kad būtų galima efektyviai semantiniu būdu ieškoti.
2. Papildyti: Atitinkami informacijos fragmentai, gauti iš žinių bazės, vėliau derinami su pradiniu vartotojo klausimu. Šis kombinuotas tekstas, turtingas faktiniu kontekstu, sudaro naują, patobulintą raginimą.
3. Generuoti: Šis papildytas raginimas vėliau siunčiamas į LLM. Dabar modulis turi specifinę, naujausią ir faktinę informaciją, kurios reikia norint sugeneruoti tikslų ir aktualų atsakymą, tiesiogiai cituodamas savo šaltinius.

RAG keičia žaidimą. Tai dramatiškai sumažina haliucinacijas, leidžia LLM naudoti nuosavus ir realaus laiko duomenis ir suteikia šaltinio patikrinimo mechanizmą. Tai yra priežastis, kodėl tiek daug šiuolaikinių AI pokalbių robotų ir įmonių paieškos įrankių yra veiksmingi. Tačiau vis dar neišsprendžia vienos svarbios problemos.

Paslėptas iššūkis: „Tipo“ problema standartiniame RAG

Nors RAG užtikrina, kad LLM atsakymo turinys yra faktinis, jis negarantuoja jo struktūros. Išvestis paprastai yra natūralios kalbos teksto blokas. Daugeliui įmonių programų tai yra kliūtis.

Kai „Pakanka“ nepakanka

Įsivaizduokite, kad turite automatizuoti gaunamų sąskaitų faktūrų iš viso pasaulio tiekėjų apdorojimą. Jūsų tikslas yra išgauti pagrindinę informaciją ir įvesti ją į savo apskaitos sistemą. Standartinė RAG sistema gali pateikti naudingą santrauką:

„Sąskaita faktūra iš „Global Tech Solutions Inc.“, numeris INV-2023-945. Bendra mokėtina suma yra 15 250,50 EUR, o mokėjimas turi būti atliktas iki 2023 m. spalio 30 d. Įtraukti elementai apima 50 „High-Performance Servers“ ir 10 „Enterprise Network Switches“.“

Tai tikslu, bet programiškai nenaudojama. Norint gauti šiuos duomenis į duomenų bazę, kūrėjui reikėtų parašyti sudėtingą analizės kodą, naudojant reguliarias išraiškas ar kitus eilutės manipuliavimo būdus. Šis kodas yra ypač trapus. O kas, jei kitas LLM atsakymas sako „Mokėjimo terminas yra...“ vietoj „iki...“? O kas, jei valiutos simbolis yra prieš skaičių? O kas, jei data pateikta kitu formatu? Analizatorius sugenda ir automatizavimas nepavyksta.

Nestruktūrizuotos išvesties didelė kaina

• Padidėjęs kūrimo sudėtingumas: Inžinerijos komandos praleidžia vertingą laiką rašydamos ir prižiūrėdamos trapų analizės logiką, o ne kurdamos pagrindines verslo funkcijas.
• Sistemos trapumas: Maži, nenuspėjami LLM išvesties formato variantai gali sukelti viso duomenų apdorojimo kanalo gedimą, sukeldami didelių sąnaudų prastovas ir duomenų vientisumo problemas.
• Prarastos automatizavimo galimybės: Daugelis vertingų automatizavimo naudojimo atvejų laikomi per rizikingais ar sudėtingais įgyvendinti dėl nestruktūrizuoto teksto analizės nepatikimumo.
• Masto keitimo problemos: Analizatorius, parašytas vienam dokumento tipui ar kalbai, gali neveikti kitam, trukdydamas globaliam mastui.

Mums reikia būdo, kaip įgyvendinti sutartį su AI, užtikrinant, kad jos išvestis būtų ne tik faktiniu požiūriu teisinga, bet ir tobula struktūruota kiekvieną kartą.

Bendroji RAG su tipų saugumu: Paradigmos poslinkis

Būtent čia tipų saugumo koncepcija, pasiskolinta iš šiuolaikinių programavimo kalbų, perversmą RAG sistemoje. Tai yra esminis perėjimas nuo vilties į tinkamą formatą į jo garantavimą.

Kas yra „tipų saugumas“ AI kontekste?

Programavimo kalbose, pvz., „TypeScript“, „Java“ ar „Rust“, tipų saugumas užtikrina, kad kintamieji ir funkcijos atitinka iš anksto apibrėžtą struktūrą arba „tipą“. Negalite netyčia įdėti teksto eilutės į kintamąjį, kuris turėtų turėti skaičių. Tai apsaugo nuo visos klaidų klasės ir daro programinę įrangą patikimesnę ir nuspėjamą.

Pritaikius AI, tipų saugumas reiškia griežtos duomenų schemos apibrėžimą LLM išvestims ir technikų naudojimą apriboti modelio generavimo procesą, kad jis atitiktų tą schemą. Tai yra skirtumas tarp to, kad AI būtų paprašyta „pasakyti man apie šią sąskaitą faktūrą“ ir įsakyta jai „užpildyti šią sąskaitos faktūros duomenų formą, ir jums neleidžiama nukrypti nuo jos struktūros.“

„Bendroji“ komponentė: universalaus sistemos kūrimas

„Bendrasis“ aspektas yra vienodai svarbus. Tipų saugi sistema, užkoduota tik sąskaitoms faktūroms, yra naudinga, bet bendroji sistema gali susidoroti su bet kuria užduotimi, kurią jai mestelsite. Tai universali sistema, kurioje įvestys gali keistis:

• Bet koks duomenų šaltinis: PDF failai, el. laiškai, API atsakymai, duomenų bazės įrašai, klientų aptarnavimo nuorašai.
• Bet kokia tikslinė schema: Vartotojas apibrėžia norimą išvesties struktūrą skrydžio metu. Šiandien tai yra sąskaitos faktūros schema; rytoj tai yra kliento profilio schema; kitą dieną tai yra klinikinių tyrimų duomenų schema.

Tai sukuria galingą, pakartotinai naudojamą įrankį intelektualiam duomenų transformavimui, kurį maitina LLM, bet su tradicinės programinės įrangos patikimumu.

Kaip tai veikia: žingsnis po žingsnio

Bendroji, tipų saugi RAG sistema patobulina standartinį RAG kanalą atlikdama svarbius naujus veiksmus:

1. Schemos apibrėžimas: Procesas prasideda vartotojui apibrėžiant norimą išvesties struktūrą. Tai dažnai daroma naudojant standartinį, mašinai skaitomą formatą, pvz., JSON Schema, arba per kodą naudojant tokias bibliotekas kaip Pydantic, Python. Ši schema veikia kaip nenutraukiama AI sutartis.
2. Konteksto gavimas: Šis žingsnis išlieka toks pat kaip ir standartinėje RAG. Sistema gauna labiausiai susijusius dokumentus ar duomenų dalis iš žinių bazės, kad pateiktų kontekstą.
3. Apribota raginimo inžinerija: Čia ir vyksta magija. Raginimas kruopščiai sukurtas taip, kad apimtų ne tik vartotojo klausimą ir gautą kontekstą, bet ir aiškų, nedviprasmišką tikslinės schemos atvaizdą. Instrukcijos yra aiškios: „Remdamiesi šiuo kontekstu, išgaukite reikiamą informaciją ir suformatuokite atsakymą kaip JSON objektą, kuris patvirtina šią schemą: [schema apibrėžimas įterptas čia].“
4. Modelio generavimas su apribojimais: Tai pažangiausia dalis. Užuot tiesiog leidusi LLM laisvai generuoti tekstą, specializuoti įrankiai ir metodai nukreipia jo išvestį žetonas po žetono. Pavyzdžiui, jei schema reikalauja loginės reikšmės („true“ arba „false“), generavimo procesas apribojamas tik generuoti tuos konkrečius žetonus. Jei tikimasi skaičiaus, jam nebus leista generuoti raidžių. Tai aktyviai apsaugo modelį nuo netinkamo formato generavimo.
5. Patvirtinimas ir analizė: Tada sugeneruota išvestis (pvz., JSON eilutė) patvirtinama pagal pradinę schemą. Dėl apriboto generavimo šis žingsnis beveik garantuotai praeis. Rezultatas – puikiai struktūrizuotas, tipų saugus duomenų objektas, paruoštas nedelsiant naudoti bet kurioje programoje ar duomenų bazėje, nereikalaujant trapios, pasirinktinės analizės logikos.

Praktinis pritaikymas visame pasaulyje

Šio metodo galią geriausiai suprasti realūs pavyzdžiai, apimantys įvairius tarptautinius sektorius. Gebėjimas apdoroti įvairius dokumentų formatus ir kalbas, išvedant standartizuotą struktūrą, yra pasaulinis verslo įgalintojas.

Finansai ir bankininkystė (Pasaulinis atitikimas)

• Užduotis: Pasaulinis investicinis bankas turi apdoroti tūkstančius sudėtingų finansinių sutarčių, pvz., ISDA susitarimus ar sindikuotus paskolos dokumentus, kuriuos reglamentuoja skirtingos jurisdikcijos įstatymai (pvz., Niujorkas, Londonas, Singapūras). Tikslas yra išgauti pagrindinius sąlygas, datas ir sandorio šalių duomenis rizikos valdymui.
• Schemos apibrėžimas:

              { 
      "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
                
              
            

• Nauda: Sistema gali įtraukti PDF sutartį iš bet kurio regiono, gauti atitinkamas teisines ir finansines sąlygas ir išvesti standartizuotą JSON objektą. Tai žymiai sumažina savaites rankinio darbo, kurį atlieka teisinės ir atitikties komandos, užtikrina duomenų nuoseklumą pasauliniams rizikos modeliams ir sumažina žmogaus klaidos tikimybę.

Sveikatos priežiūra ir gyvybės mokslai (Tarptautiniai tyrimai)

• Užduotis: Tarptautinė farmacijos įmonė vykdo klinikinį tyrimą centrų Šiaurės Amerikoje, Europoje ir Azijoje. Jiems reikia išgauti ir standartizuoti pranešimus apie pacientų nepageidaujamus reiškinius, kurie dažnai pateikiami kaip nestruktūrizuotas pasakojamasis tekstas gydytojų skirtingomis kalbomis.
• Schemos apibrėžimas:

              { 
      "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" // Medical Dictionary for Regulatory Activities code 
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Nauda: Pranešimas, parašytas vokiečių kalba, gali būti apdorotas, kad būtų gauta ta pati struktūrizuota angliška išvestis kaip pranešimas, parašytas japonų kalba. Tai leidžia greitai apibendrinti ir analizuoti saugos duomenis, padedant tyrėjams greičiau nustatyti tendencijas ir užtikrinant atitiktį tarptautinėms reguliavimo įstaigoms, pvz., FDA ir EMA.

Logistika ir tiekimo grandinė (Pasaulinės operacijos)

• Užduotis: Pasaulinis logistikos paslaugų teikėjas kasdien apdoroja dešimtis tūkstančių siuntimo dokumentų – konosamentus, komercines sąskaitas faktūras, pakavimo sąrašus – iš skirtingų vežėjų ir šalių, kurių kiekvienas turi savo unikalų formatą.
• Schemos apibrėžimas:

              { 
      "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
                
              
            

• Nauda: Muitinės deklaracijų automatizavimas, realaus laiko atnaujinimai stebėjimo sistemose ir tikslūs duomenys siuntimo išlaidoms ir tarifams apskaičiuoti. Tai pašalina didelių išlaidų vėlavimus, kuriuos sukelia rankinio duomenų įvedimo klaidos, ir supaprastina prekių srautą per tarptautines sienas.

Bendrojo RAG su tipų saugumu įgyvendinimas: įrankiai ir geriausia praktika

Pastatyti tokią sistemą yra lengviau nei bet kada anksčiau, dėka augančios atvirojo kodo įrankių ekosistemos ir nusistovėjusios geriausios praktikos.

Pagrindinės technologijos ir sistemos

Nors galite sukurti sistemą nuo nulio, esamų bibliotekų naudojimas gali žymiai paspartinti kūrimą. Čia yra keletas pagrindinių ekosistemos žaidėjų:

• Orkestravimo sistemos: LangChain ir LlamaIndex yra dvi dominuojančios sistemos, skirtos RAG kanalams kurti. Jie teikia duomenų įkėlimo, indeksavimo, gavimo ir LLM skambučių susiejimo modulius.
• Schemos apibrėžimas ir patvirtinimas: Pydantic yra „Python“ biblioteka, kuri tapo faktiniu duomenų schemų apibrėžimo kode standartu. Jo modelius galima lengvai konvertuoti į JSON schemą. JSON Schema pati yra nuo kalbos nepriklausomas standartas, puikiai tinkantis sistemoms, sukurtoms įvairiuose technologijų rinkiniuose.
• Apriboto generavimo bibliotekos: Tai sparčiai diegiamas laukas. Bibliotekos, pvz., Instructor (skirta „OpenAI“ modeliams), Outlines ir Marvin, yra specialiai sukurtos tam, kad LLM išvestys atitiktų pateiktą „Pydantic“ ar JSON schemą, veiksmingai garantuodamos tipų saugumą.
• Vektorinės duomenų bazės: „RAG“ „gavimo“ daliai vektorių duomenų bazė yra būtina norint saugoti ir efektyviai ieškoti dideliuose teksto duomenų kiekiuose. Populiarūs variantai yra Pinecone, Weaviate, Chroma ir Qdrant.

Geriausia praktika patikimam įgyvendinimui

1. Pradėkite nuo gerai apibrėžtos schemos: Jūsų tikslinės schemos aiškumas ir kokybė yra svarbiausi. Ji turėtų būti kuo konkretesnė. Naudokite enums fiksuotiems pasirinkimams, apibrėžkite duomenų tipus (eilutė, sveikasis skaičius, loginis) ir aiškiai aprašykite kiekvieną lauką. Gerai suprojektuota schema yra patikimos sistemos pagrindas.
2. Patikslinkite savo gavimo strategiją: Taikomas principas „šiukšlės įeina, šiukšlės išeina“. Jei gausite nesusijusį kontekstą, LLM sunkiai užpildys schemą teisingai. Eksperimentuokite su skirtingomis dokumentų dalijimo strategijomis, įterpimo modeliais ir gavimo technikomis (pvz., hibridinė paieška), kad LLM pateiktas kontekstas būtų tankus su atitinkama informacija.
3. Pasikartojanti ir aiški raginimo inžinerija: Jūsų raginimas yra instrukcija LLM. Būkite aiškūs. Aiškiai nurodykite užduotį, pateikite kontekstą ir įterpkite schemą su tiesiogine komanda, kad jos laikytumėtės. Sudėtingoms schemoms pateikus kokybišką užpildyto objekto pavyzdį raginime (keletas kadrų raginimas) gali žymiai pagerinti tikslumą.
4. Pasirinkite tinkamą LLM darbui: Ne visi LLM sukurti vienodai, kai reikia laikytis sudėtingų instrukcijų. Naujesni, didesni modeliai (pvz., GPT-4 serija, Claude 3 serija, Llama 3) paprastai yra daug geresni „funkcijų iškvietimo“ ir struktūrizuotų duomenų generavimo srityje nei senesni ar mažesni modeliai. Išbandykite skirtingus modelius, kad rastumėte optimalų našumo ir sąnaudų balansą savo naudojimo atveju.
5. Įdiegti galutinį patvirtinimo sluoksnį: Net ir su apribotu generavimu, protinga turėti galutinį, galutinį patvirtinimo veiksmą. Kai LLM sugeneruoja išvestį, paleiskite ją per validatoriaus, naudodami pradinę schemą. Tai veikia kaip apsauginis tinklas ir užtikrina 100% atitiktį, kol duomenys perduodami žemyn.
6. Planuoti nesėkmes ir žmogų cikle: Nėra tobula sistema. Kas atsitinka, kai šaltinio dokumentas yra dviprasmiškas arba LLM nepavyksta išgauti reikiamų duomenų? Sukurkite malonius gedimo kelius. Tai gali apimti pakartotinį užklausos siuntimą su kitu raginimu, grįžimą prie galingesnio (ir brangesnio) modelio arba, svarbiausia, elemento pažymėjimą žmogaus peržiūrai specializuotoje UI.

Struktūrizuota ateitis: platesnis poveikis

Perėjimas prie tipų saugaus, struktūrizuoto AI išvesties yra ne tik techninis patobulinimas; tai strateginis įgalintojas, kuris atrakins kitą AI valdomos transformacijos bangą.

Duomenų integravimo demokratizavimas

Bendrosios, tipų saugios RAG sistemos veikia kaip „universalus AI jungtis“. Verslo analitikai, o ne tik kūrėjai, gali apibrėžti norimą duomenų struktūrą ir nukreipti sistemą į naują nestruktūrizuotos informacijos šaltinį. Tai dramatiškai sumažina kliūtis kuriant sudėtingas duomenų integravimo ir automatizavimo darbo eigas, suteikdama komandoms visoje organizacijoje galimybę spręsti savo duomenų problemas.

Patikimų AI agentų atsiradimas

Autonominių AI agentų, galinčių sąveikauti su programine įranga, užsakyti keliones ar valdyti kalendorius, vizija visiškai priklauso nuo jų gebėjimo suprasti ir generuoti struktūrizuotus duomenis. Norint paskambinti API, agentas turi sukurti idealiai suformatuotą JSON užklausą. Norėdamas skaityti iš duomenų bazės, jis turi suprasti schemą. Tipų saugumas yra pagrindas, ant kurio bus kuriami patikimi, autonominiai AI agentai.

Naujas įmonės AI standartas

Pradinei generuojančio AI hype'ui bręstant į pagrindinio verslo vertės fokusą, paklausa pasikeis nuo įspūdingų demonstracijų į gamybos klasės, patikimas ir audituojamas sistemas. Įmonės negali veikti remdamosi „kartais teisinga“ arba „paprastai tinkamu formatu“. Tipų saugumas taps neparduodamu reikalavimu bet kuriai AI sistemai, integruotai į kritinius verslo procesus, nustatant naują standartą, ką reiškia būti „paruoštu įmonei“.

Išvada: už generavimo, iki patikimo papildymo

Mes nuėjome evoliucijos keliu nuo didelių kalbos modelių grynos, kūrybinės galios iki faktus pagrindžiančių paieškos su papildymu atsakymų. Tačiau galutinis, svarbiausias šios kelionės žingsnis yra tas, kuris įveda discipliną, struktūrą ir patikimumą: tipų saugumo integravimas.

Bendroji RAG su tipų saugumu iš esmės keičia AI vaidmenį įmonėje. Ji pakelia LLM nuo vien tik teksto generatorių iki tikslių ir patikimų duomenų transformavimo variklių. Tai yra perėjimas nuo tikimybinės išvesties prie deterministinių, struktūrizuotų duomenų, kuriuos galima sklandžiai integruoti į mūsų skaitmeninio pasaulio logiką.

Programuotojams, architektams ir technologijų lyderiams visame pasaulyje tai yra raginimas veikti. Atėjo laikas pažvelgti už paprastų pokalbių robotų ir teksto apibendrintojų ir pradėti kurti naujos kartos AI programas – sistemas, kurios yra ne tik protingos, bet ir patikimos, nuspėjamos ir saugios. Pritarę šiam planui, galime atskleisti visą AI potencialą, kad padidintume žmogaus galimybes ir automatizuotume sudėtingas duomenų darbo eigas, kurios maitina mūsų pasaulinę ekonomiką.