Un model de limbaj generalist știe multe despre lume, dar nimic despre prețurile, contractele sau regulile tale interne. Generarea augmentată prin căutare, sau RAG, acoperă acest gol fără a antrena un model nou.
Cum funcționează
RAG adaugă un pas de căutare înaintea răspunsului. Documentele tale - articole din baza de cunoștințe, politici, descrieri de produse, răspunsuri anterioare pentru clienți - sunt împărțite în fragmente mici și indexate după sens. Când apare o întrebare, sistemul găsește fragmentele cele mai relevante și le transmite modelului împreună cu întrebarea. Modelul scrie răspunsul pe baza acestui material, ideal cu trimiteri la sursele folosite.
Când RAG este alegerea potrivită
RAG funcționează bine când informațiile se schimbă des și trebuie să rămână exacte: cataloage de produse, cunoștințe de suport, proceduri interne, documentație juridică sau tehnică. Pentru a actualiza asistentul ajunge să actualizezi documentele, fără reantrenare. Este și mai ușor de controlat: vezi ce fragmente au fost folosite și poți verifica răspunsul.
Ce merge de obicei prost
Majoritatea problemelor vin din date, nu din model. Documentele învechite sau contradictorii produc răspunsuri contradictorii. Fișierele uriașe, nestructurate, sunt împărțite prost, iar căutarea întoarce bucăți irelevante. Drepturile de acces sunt adesea uitate: un asistent pentru clienți nu trebuie să vadă documente interne. Și fără un set de întrebări de test cu răspunsuri corecte cunoscute, nimeni nu poate spune dacă o schimbare a îmbunătățit sau a înrăutățit sistemul.
Cum începi
Alege o zonă clară, de exemplu răspunsurile la cele mai frecvente o sută de întrebări ale clienților. Pune ordine în documentele din acea zonă, stabilește cine ce poate vedea, pregătește douăzeci-treizeci de întrebări de test și măsoară cât de des asistentul răspunde corect și citează sursa potrivită. Abia apoi extinde la teme noi.
Pe scurt
RAG transformă un model generalist într-un asistent care vorbește pe baza documentelor tale. Calitatea lui depinde mult mai mult de date curate, reguli de acces bine gândite și testare regulată decât de alegerea modelului.