Generično pridobivanje z obogatitvijo: Načrt za varno izboljšanje podatkov z umetno inteligenco

V hitro razvijajoči se pokrajini umetne inteligence so se veliki jezikovni modeli (LLM) pojavili kot transformativna orodja, ki so sposobna ustvarjati izjemno človeku podobno besedilo, povzemati kompleksne dokumente in celo pisati kodo. Kljub vsej ustvarjalni moči pa se podjetja po vsem svetu spopadajo s kritičnim izzivom: kako to moč izkoristiti za naloge, ki so ključnega pomena in zahtevajo natančnost, zanesljivost in strukturo. Ustvarjalna, včasih nepredvidljiva narava LLM-jev je lahko breme, ko je cilj obdelava podatkov, ne pa samo generiranje proze.

Tu vstopi paradigma Pridobivanja z obogatitvijo (RAG), ki LLM-je utemelji na dejanskih, domensko specifičnih podatkih. Toda celo RAG ima skrito omejitev. Pogosto proizvaja nestrukturirano besedilo, ki zahteva krhko, napak nagnjeno naknadno obdelavo. Rešitev? Bolj napreden, robusten pristop: Generično pridobivanje z obogatitvijo z varnostjo tipov. Ta metodologija predstavlja monumentalni preskok naprej, ki LLM-je preoblikuje iz pametnih sogovornikov v disciplinirane, zanesljive stroje za obdelavo podatkov, ki lahko poganjajo naslednjo generacijo avtomatizacije podjetij.

Ta obsežen vodnik bo raziskal to najsodobnejšo tehniko, razčlenil njene komponente, predstavil njene globalne aplikacije in zagotovil načrt za implementacijo. Potovali bomo od osnov LLM-jev in RAG-a do prefinjenega sveta varnega, strukturiranega izločanja podatkov, pri čemer bomo razkrili, kako zgraditi sisteme umetne inteligence, ki jim lahko resnično zaupate.

Razumevanje temeljev: Od LLM-jev do RAG-a

Da bi razumeli pomen varnega RAG-a, moramo najprej razumeti gradnike, na katerih stoji. Razvoj od samostojnih LLM-jev do RAG sistemov, ki se zavedajo konteksta, postavlja oder za to inovacijo naslednje stopnje.

Moč in nevarnost velikih jezikovnih modelov (LLM)

Veliki jezikovni modeli so modeli globokega učenja, usposobljeni na obsežnih količinah besedilnih podatkov z interneta. To usposabljanje jim omogoča, da razumejo in ustvarjajo jezik z osupljivo tekočnostjo. Njihova temeljna moč je v njihovi sposobnosti prepoznavanja vzorcev, konteksta in nians v človeški komunikaciji.

• Prednosti: LLM-ji so odlični pri nalogah, kot so ustvarjanje vsebine, prevajanje, povzemanje in brainstormiranje. Lahko pripravijo e-poštna sporočila, pišejo marketinško kopijo in razložijo kompleksne teme v preprostih izrazih.
• Slabosti: Njihovo znanje je zamrznjeno v času njihovega zadnjega usposabljanja, zaradi česar se ne zavedajo nedavnih dogodkov. Še bolj kritično pa so nagnjeni k "halucinacijam" - samozavestnemu izumljanju dejstev, številk ali virov. Za kateri koli poslovni proces, ki se opira na dejansko natančnost, je to nesprejemljivo tveganje. Poleg tega je njihova izhodna datoteka privzeto nestrukturirana proza.

Vstopi Pridobivanje z obogatitvijo (RAG): Utemeljitev umetne inteligence v resničnosti

RAG je bil razvit za ublažitev temeljnih slabosti LLM-jev. Pomislite na to, kot da bi modelu dali izpit z odprto knjigo, namesto da bi ga prosili, naj se spomni vsega iz spomina. Postopek je elegantno preprost, a močan:

1. Pridobi: Ko uporabnik postavi vprašanje, ga sistem RAG ne pošlje takoj LLM-ju. Namesto tega najprej poišče v zasebni, kurirani bazi znanja (kot so interni dokumenti podjetja, priročniki za izdelke ali baza podatkov finančnih poročil) ustrezne informacije. Ta baza znanja je pogosto shranjena v specializirani vektorski bazi podatkov za učinkovito semantično iskanje.
2. Obogati: Ustrezni izrezki informacij, pridobljeni iz baze znanja, se nato kombinirajo z uporabnikovim prvotnim vprašanjem. To kombinirano besedilo, bogato z dejanskim kontekstom, tvori novo, izboljšano poziv.
3. Ustvari: Ta obogaten poziv se nato pošlje LLM-ju. Zdaj ima model specifične, posodobljene in dejanske informacije, ki jih potrebuje za ustvarjanje natančnega in ustreznega odgovora, ki neposredno navaja svoje vire.

RAG spreminja igro. Dramatično zmanjšuje halucinacije, omogoča LLM-jem uporabo lastniških podatkov in podatkov v realnem času ter zagotavlja mehanizem za preverjanje vira. To je razlog, zakaj je toliko sodobnih klepetalnikov z umetno inteligenco in orodij za iskanje po podjetjih učinkovitih. Toda še vedno ne rešuje enega ključnega problema.

Skriti izziv: Problem "tipa" v standardnem RAG

Medtem ko RAG zagotavlja, da je *vsebina* odgovora LLM-ja dejansko utemeljena, ne zagotavlja njegove *strukture*. Izhod je običajno blok besedila v naravnem jeziku. Za številne podjetniške aplikacije je to ustavitev.

Ko "Dovolj dobro" ni dovolj dobro

Predstavljajte si, da morate avtomatizirati obdelavo dohodnih računov dobaviteljev po vsem svetu. Vaš cilj je izločiti ključne informacije in jih vnesti v vaš računovodski sistem. Standardni sistem RAG lahko zagotovi koristno povzetek:

"Račun je od 'Global Tech Solutions Inc.', številka INV-2023-945. Skupni znesek, ki ga je treba plačati, je 15.250,50 EUR, plačilo pa je zapadlo do 30. oktobra 2023. Na seznamu so 50 enot 'Visoko zmogljivih strežnikov' in 10 'Omrežnih stikal za podjetja'."

To je natančno, vendar programsko ni uporabno. Da bi te podatke dobili v bazo podatkov, bi moral razvijalec napisati kompleksno kodo za razčlenjevanje z uporabo regularnih izrazov ali drugih tehnik manipulacije nizov. Ta koda je zelo krhka. Kaj pa, če naslednji odgovor LLM-ja reče "Rok za plačilo je..." namesto "zapadlo do..."? Kaj pa, če simbol valute pride pred številko? Kaj pa, če je datum v drugačni obliki? Razčlenjevalnik se zlomi in avtomatizacija ne uspe.

Visoki stroški nestrukturiranih izhodnih podatkov

• Povečana kompleksnost razvoja: Inženirske ekipe porabijo dragoceni čas za pisanje in vzdrževanje krhke logike razčlenjevanja namesto za gradnjo temeljnih poslovnih funkcij.
• Krhkost sistema: Majhne, nepredvidljive variacije v formatu izhodne datoteke LLM-ja lahko povzročijo, da celotna cevovodna obdelava podatkov ne uspe, kar vodi do dragih izpadov in težav z integriteto podatkov.
• Izgubljene možnosti avtomatizacije: Številni dragoceni primeri uporabe avtomatizacije se štejejo za preveč tvegane ali kompleksne za izvedbo zaradi nezanesljivosti razčlenjevanja nestrukturiranega besedila.
• Težave s skalabilnostjo: Razčlenjevalnik, napisan za eno vrsto dokumenta ali jezika, morda ne bo deloval za drugega, kar ovira globalno skalabilnost.

Potrebujemo način, da uveljavimo pogodbo z umetno inteligenco, ki zagotavlja, da njena izhodna datoteka ni samo dejansko pravilna, temveč tudi popolnoma strukturirana, vsakič.

Generično RAG z varnostjo tipov: Premik paradigme

Tu koncept varnosti tipov, izposojen iz sodobnih programskih jezikov, revolucionira okvir RAG. To je temeljna sprememba od upanja na pravo obliko do zagotavljanja le-te.

Kaj je "Varnost tipov" v kontekstu umetne inteligence?

V programskih jezikih, kot so TypeScript, Java ali Rust, varnost tipov zagotavlja, da se spremenljivke in funkcije držijo vnaprej določene strukture ali "tipa". Ne morete pomotoma vstaviti besedilnega niza v spremenljivko, ki naj bi vsebovala številko. To preprečuje cel razred hroščev in naredi programsko opremo bolj robustno in predvidljivo.

Pri umetni inteligenci varnost tipov pomeni definiranje stroge sheme podatkov za izhodno datoteko LLM-ja in uporabo tehnik za omejevanje procesa ustvarjanja modela, da se uskladi s to shemo. To je razlika med tem, da umetno inteligenco prosite, naj "mi pove kaj o tem računu" in ji ukazujete, naj "izpolni ta obrazec s podatki o računu in ne smete odstopati od njegove strukture."

Komponenta "Generično": Gradnja univerzalnega okvira

Vidik "Generično" je enako ključen. Sistem, varen za tip, trdo kodiran samo za račune, je uporaben, toda generični sistem lahko obravnava katero koli nalogo, ki mu jo dodelite. To je univerzalni okvir, kjer se lahko vhodi spremenijo:

• Kateri koli vir podatkov: PDF-ji, e-poštna sporočila, odgovori API-jev, zapisi v bazi podatkov, transkripti podpore strankam.
• Katera koli ciljna shema: Uporabnik sproti definira želeno izhodno strukturo. Danes je to shema računov; jutri je to shema profila stranke; naslednji dan je to shema podatkov kliničnega preskušanja.

To ustvari zmogljivo, večkrat uporabno orodje za inteligentno preoblikovanje podatkov, ki ga poganja LLM, vendar z zanesljivostjo tradicionalne programske opreme.

Kako deluje: Razčlenitev po korakih

Generični, varen RAG sistem izboljša standardno cevovodno obdelavo RAG z novimi ključnimi koraki:

1. Definicija sheme: Postopek se začne z uporabnikom, ki definira želeno izhodno strukturo. To se pogosto naredi z uporabo standardnega, strojno berljivega formata, kot je JSON Schema, ali s kodo z uporabo knjižnic, kot je Pydantic v Pythonu. Ta shema deluje kot nezlomljiva pogodba za umetno inteligenco.
2. Pridobivanje konteksta: Ta korak ostaja enak kot v standardnem RAG. Sistem pridobi najustreznejše dokumente ali dele podatkov iz baze znanja, da zagotovi kontekst.
3. Omejen inženiring pozivov: Tu se zgodi čarovnija. Poziv je natančno izdelan, da vključuje ne samo uporabnikovo vprašanje in pridobljeni kontekst, temveč tudi jasno, nedvoumno predstavitev ciljne sheme. Navodila so izrecna: "Na podlagi naslednjega konteksta izločite zahtevane informacije in oblikujte svoj odgovor kot predmet JSON, ki potrjuje to shemo: [tukaj je vstavljena definicija sheme]."
4. Generiranje modela z omejitvami: To je najnaprednejši del. Namesto da bi samo pustili, da LLM prosto ustvarja besedilo, specializirana orodja in tehnike vodijo njegovo izhodno datoteko žeton za žetonom. Na primer, če shema zahteva logično vrednost (`true` ali `false`), je postopek ustvarjanja omejen samo na ustvarjanje teh posebnih žetonov. Če pričakuje številko, ne bo smel ustvarjati črk. To proaktivno preprečuje, da bi model ustvaril neveljaven format.
5. Validacija in razčlenjevanje: Ustvarjena izhodna datoteka (npr. niz JSON) se nato validira glede na prvotno shemo. Zahvaljujoč omejenemu ustvarjanju je skoraj zagotovljeno, da bo ta korak uspešen. Rezultat je popolnoma strukturiran, varen podatkovni objekt, pripravljen za takojšnjo uporabo v kateri koli aplikaciji ali bazi podatkov, brez potrebe po krhki, prilagojeni logiki razčlenjevanja.

Praktične aplikacije v globalnih panogah

Moč tega pristopa je najbolje razumeti s primeri iz resničnega sveta, ki zajemajo različne, mednarodne sektorje. Sposobnost obravnavanja različnih formatov dokumentov in jezikov, medtem ko izpisuje standardizirano strukturo, je globalni poslovni omogočitelj.

Finance in bančništvo (Globalna skladnost)

• Naloga: Globalna investicijska banka mora obdelati na tisoče kompleksnih finančnih pogodb, kot so sporazumi ISDA ali dokumenti sindiciranih posojil, ki jih urejajo zakoni različnih jurisdikcij (npr. New York, London, Singapur). Cilj je izločiti ključne zaveze, datume in podrobnosti o nasprotni stranki za upravljanje tveganj.
• Definicija sheme:

              {
      "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
                
              
            

• Prednost: Sistem lahko vnese pogodbo PDF iz katere koli regije, pridobi ustrezne pravne in finančne klavzule ter izpiše standardiziran objekt JSON. To drastično zmanjša tedne ročnega dela, ki ga opravljajo pravne ekipe in ekipe za skladnost, zagotavlja doslednost podatkov za globalne modele tveganj in zmanjšuje možnost človeške napake.

Zdravstvo in znanosti o življenju (Mednarodna raziskava)

• Naloga: Multinacionalno farmacevtsko podjetje izvaja klinično preskušanje v centrih v Severni Ameriki, Evropi in Aziji. Izločiti in standardizirati morajo poročila o neželenih dogodkih pri bolnikih, ki jih zdravniki v različnih jezikih pogosto predložijo kot nestrukturirano pripovedno besedilo.
• Definicija sheme:

              {
      "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" // Medicinski slovar za regulativne dejavnosti
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Prednost: Poročilo, napisano v nemščini, se lahko obdela, da se ustvari enak strukturiran angleški izhod kot poročilo, napisano v japonščini. To omogoča hitro združevanje in analizo varnostnih podatkov, pomaga raziskovalcem hitreje prepoznati trende in zagotavlja skladnost z mednarodnimi regulativnimi organi, kot sta FDA in EMA.

Logistika in dobavna veriga (Svetovne operacije)

• Naloga: Globalni ponudnik logističnih storitev dnevno obdeluje na deset tisoče ladijskih dokumentov – tovorne liste, komercialne račune, pakirne liste – od različnih prevoznikov in držav, vsaka s svojim edinstvenim formatom.
• Definicija sheme:

              {
      "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
                
              
            

• Prednost: Avtomatizacija carinskih deklaracij, posodobitve sistemov za sledenje v realnem času in natančni podatki za izračun stroškov pošiljanja in carin. To odpravlja drage zamude, ki jih povzročajo ročne napake pri vnosu podatkov, in poenostavlja pretok blaga čez mednarodne meje.

Izvajanje generičnega RAG z varnostjo tipov: Orodja in najboljše prakse

Gradnja takšnega sistema je danes bolj dostopna kot kdaj koli prej, zahvaljujoč rastočemu ekosistemu orodij odprte kode in uveljavljenih najboljših praks.

Ključne tehnologije in okviri

Čeprav lahko zgradite sistem iz nič, lahko izkoriščanje obstoječih knjižnic znatno pospeši razvoj. Tukaj je nekaj ključnih igralcev v ekosistemu:

• Okviri za orkestracijo: LangChain in LlamaIndex sta dva prevladujoča okvira za gradnjo cevovodnih obdelav RAG. Zagotavljata module za nalaganje, indeksiranje, pridobivanje in veriženje klicev LLM.
• Definicija in validacija sheme: Pydantic je knjižnica Python, ki je postala de facto standard za definiranje shem podatkov v kodi. Njihove modele je mogoče enostavno pretvoriti v JSON Schema. JSON Schema je sama po sebi jezikovno agnostičen standard, popoln za sisteme, zgrajene na različnih tehnoloških skladovnicah.
• Knjižnice z omejenim generiranjem: To je prostor hitrih inovacij. Knjižnice, kot so Instructor (za modele OpenAI), Outlines in Marvin, so posebej zasnovane za prisiljevanje izhodnih podatkov LLM, da se skladajo z dano Pydantic ali JSON Schema, kar učinkovito zagotavlja varnost tipov.
• Vektorske baze podatkov: Za del "Pridobivanje" v RAG je vektorska baza podatkov bistvena za shranjevanje in učinkovito iskanje po velikih količinah besedilnih podatkov. Priljubljene možnosti vključujejo Pinecone, Weaviate, Chroma in Qdrant.

Najboljše prakse za robustno izvedbo

1. Začnite z dobro definirano shemo: Jasnost in kakovost vaše ciljne sheme sta najpomembnejši. Biti mora čim bolj specifična. Uporabite enumeracije za fiksne izbire, definirajte tipe podatkov (niz, celo število, logična vrednost) in jasno opišite vsako polje. Dobro zasnovana shema je temelj zanesljivega sistema.
2. Izboljšajte svojo strategijo pridobivanja: Velja načelo "smeti noter, smeti ven". Če pridobite nepomemben kontekst, se bo LLM težko pravilno izpolnil shemo. Eksperimentirajte z različnimi strategijami razčlenjevanja dokumentov, modeli vdelave in tehnikami pridobivanja (npr. hibridno iskanje), da zagotovite, da je kontekst, ki ga zagotovite LLM, gost z ustreznimi informacijami.
3. Iterativno in izrecno inženirstvo pozivov: Vaš poziv je priročnik z navodili za LLM. Bodite izrecni. Jasno navedite nalogo, zagotovite kontekst in vdelajte shemo z neposrednim ukazom, da se je držite. Za kompleksne sheme lahko zagotavljanje visokokakovostnega primera izpolnjenega predmeta v pozivu (pozivanje z nekaj posnetki) dramatično izboljša natančnost.
4. Izberite pravi LLM za to nalogo: Vsi LLM-ji niso ustvarjeni enaki, ko gre za upoštevanje kompleksnih navodil. Novejši, večji modeli (npr. serija GPT-4, serija Claude 3, Llama 3) so na splošno veliko boljši pri "klicanju funkcij" in ustvarjanju strukturiranih podatkov kot starejši ali manjši modeli. Preizkusite različne modele, da najdete optimalno ravnovesje med zmogljivostjo in stroški za vaš primer uporabe.
5. Izvedite končni validacijski sloj: Tudi z omejenim ustvarjanjem je pametno imeti končni, dokončni validacijski korak. Ko LLM ustvari izhodno datoteko, jo zaženite skozi validator z uporabo prvotne sheme. To deluje kot varnostna mreža in zagotavlja 100-odstotno skladnost, preden se podatki prenesejo naprej.
6. Načrtujte za neuspeh in človeka v zanki: Noben sistem ni popoln. Kaj se zgodi, ko je izvorni dokument dvoumen ali LLM ne more izločiti zahtevanih podatkov? Zasnova elegantnih poti neuspeha. To bi lahko vključevalo ponovni poskus zahteve z drugačnim pozivom, vrnitev na močnejši (in dražji) model ali, kar je najpomembneje, označevanje elementa za človeški pregled v namenskem uporabniškem vmesniku.

Prihodnost je strukturirana: Širši vpliv

Premik k varnim, strukturiranim izhodnim podatkom umetne inteligence je več kot le tehnična izboljšava; je strateški omogočitelj, ki bo sprostil naslednji val transformacije, ki jo poganja umetna inteligenca.

Demokratizacija integracije podatkov

Generični, varni RAG sistemi delujejo kot "univerzalni priključek za umetno inteligenco." Poslovni analitiki, ne samo razvijalci, lahko definirajo želeno strukturo podatkov in usmerijo sistem na nov vir nestrukturiranih informacij. To dramatično znižuje oviro za ustvarjanje sofisticirane integracije podatkov in potekov dela avtomatizacije, kar opolnomoči ekipe v celotni organizaciji, da rešijo svoje podatkovne izzive.

Vzpon zanesljivih agentov umetne inteligence

Vizija avtonomnih agentov umetne inteligence, ki lahko komunicirajo s programsko opremo, rezervirajo potovanja ali upravljajo koledarje, je v celoti odvisna od njihove sposobnosti razumevanja in ustvarjanja strukturiranih podatkov. Za klic API mora agent ustvariti popolnoma oblikovan tovor JSON. Za branje iz baze podatkov mora razumeti shemo. Varnost tipov je temelj, na katerem bodo zgrajeni zanesljivi, avtonomni agenti umetne inteligence.

Nov standard za podjetniško umetno inteligenco

Ko začetno navdušenje nad generativno umetno inteligenco dozori v osredotočenost na otipljivo poslovno vrednost, se bo povpraševanje preusmerilo od impresivnih predstavitev k zanesljivim sistemom, ki so pripravljeni za proizvodnjo in jih je mogoče revidirati. Podjetja ne morejo delovati na "včasih pravilno" ali "običajno v pravi obliki." Varnost tipov bo postala nepogrešljiva zahteva za kateri koli sistem umetne inteligence, integriran v poslovne procese, ki so ključnega pomena, in bo postavila nov standard za to, kaj pomeni biti "pripravljen na podjetje."

Sklep: Onkraj generiranja do zanesljive obogatitve

Prepustili smo se evolucijski poti od surove, ustvarjalne moči velikih jezikovnih modelov do dejansko utemeljenih odgovorov pridobivanja z obogatitvijo. Toda zadnji, najpomembnejši korak na tej poti je tisti, ki uvaja disciplino, strukturo in zanesljivost: integracija varnosti tipov.

Generično RAG z varnostjo tipov temeljito spremeni vlogo umetne inteligence v podjetju. LLM-je poviša s tega, da so zgolj generatorji besedila, na to, da so natančni in zaupanja vredni stroji za preoblikovanje podatkov. Gre za prehod s probabilističnih izhodnih podatkov na deterministične, strukturirane podatke, ki jih je mogoče brez težav integrirati v logiko našega digitalnega sveta.

Za razvijalce, arhitekte in tehnološke voditelje po vsem svetu je to poziv k ukrepanju. Čas je, da pogledamo onkraj preprostih klepetalnikov in povzemalnikov besedila ter začnemo graditi naslednjo generacijo aplikacij umetne inteligence – sisteme, ki niso samo inteligentni, temveč tudi robustni, predvidljivi in varni. Če sprejmemo ta načrt, lahko sprostimo ves potencial umetne inteligence za povečanje človeške zmožnosti in avtomatizacijo kompleksnih potekov dela s podatki, ki poganjajo naše globalno gospodarstvo.