RAG (Geri Alma-Artırılmış Üretim), üretken güç ve gerçek zamanlı veri geri alımını birleştirerek LLM'leri oldukça etkili bir şekilde geliştirmenin yeni bir yoludur. RAG, belirli bir AI odaklı sistemin doğru, alakalı ve verilerle zenginleştirilmiş bağlamsal çıktılar üretmesine olanak tanır ve böylece onlara saf LLM'lere göre bir avantaj sağlar.
RAG optimizasyonu, veri ayarlama, model ince ayarı ve anında mühendislikten oluşan bütünsel bir yaklaşımdır. Bu makale, bu bileşenlerin nasıl en iyi olabileceğine dair kurumsal odaklı içgörüler elde etmek için bu bileşenleri derinlemesine ele almaktadır. kurumsal AI modelleri.
Daha İyi Yapay Zeka Performansı için Verilerin Geliştirilmesi
- Verilerin Temizlenmesi ve Düzenlenmesi: Hataları, tekrarları ve alakasız bölümleri kaldırmak için veriler her zaman uygun şekilde kullanılmadan önce temizlenmelidir. Örneğin, müşteri desteği AI'sını ele alalım. Bir AI, güncel olmayan bilgileri ortaya çıkarmamak için yalnızca doğru ve güncel SSS'lere başvurmalıdır.
- Alana Özel Veri Seti Enjeksiyonu: Performans, belirli alanlar için geliştirilen uzmanlaşmış veri kümelerinin enjekte edilmesiyle potansiyel olarak iyileştirilebilir. Başarının bir parçası, sağlık alanındaki AI'ya tıbbi dergiler ve hasta raporlarının (uygun gizlilik hususlarıyla) enjekte edilmesi ve sağlık AI'sının bilgilendirilmiş cevaplar vermesinin sağlanmasıdır.
- Meta Veri Kullanımı: Kullanılan meta veriler, zaman damgaları, yazarlık ve konum tanımlayıcıları gibi bilgileri içerebilir; bunu yapmak, bağlamda doğru olarak bulunarak geri çağırmaya yardımcı olur. Örneğin, bir yapay zeka bir haber makalesinin ne zaman yayınlandığını görebilir ve bu, bilginin daha yeni olduğunu ve dolayısıyla özet içinde öne çıkması gerektiğini işaret edebilir.
RAG için Veri Hazırlama
- Veri koleksiyonu: Bu, modelin güncel olaylardan haberdar kalması için yeni verileri topladığınız veya aldığınız en temel adımdır. Örneğin, havayı tahmin etmekten çekinen bir yapay zeka, uygulanabilir tahminler üretmek için her zaman meteoroloji veritabanlarından veri ve zaman toplamalıdır.
- Veri temizleme: Gelen ham verileri göz önünde bulundurun. Hataları, tutarsızlıkları veya diğer sorunları gidermek için daha fazla işlenmeden önce ilk önce gözden geçirilmesi gerekir. Bu, uzun makaleleri uygun şekilde kısa bölümlere bölmek gibi etkinlikleri içerebilir ve bu da AI'nın bağlamdan bağımsız analiz sırasında yalnızca ilgili bölümlere odaklanmasını sağlar.
- Parçalama Bilgileri: Veriler temizleme sürecinden geçtikten sonra, her parçanın model eğitim aşamasında analiz edilen sınırları ve faktörleri aşmaması için daha küçük parçalara ayrılacaktır. Her özet birkaç paragrafta uygun şekilde özetlenmeli veya diğer özetleme tekniklerinden yararlanılmalıdır.
- Veri Açıklaması: Verileri etiketleme veya tanımlamayı içeren manipülasyon süreci, AI'yı bağlamsal konu hakkında bilgilendirerek geri çağırmayı iyileştirmek için yepyeni bir hız katar. Bu, genel duygular ve hislerle etiketlendiğinde, müşteri geri bildirimlerinin yararlı metin uygulamalarına dönüştürülmesinin daha etkili duygu analizine olanak sağlamalıdır.
- QA Süreçleri: QA süreçleri, yalnızca kaliteli verilerin eğitim ve alma süreçlerinden geçmesi için titiz kalite kontrollerinden geçmelidir. Bu, tutarlılık ve doğruluk için manuel veya programlı olarak çift kontrol yapmayı içerebilir.
Belirli Görevler İçin LLM'leri Özelleştirme
LLM'nin kişiselleştirilmesi, belirli görevleri yerine getirmede veya belirli endüstrileri kolaylaştırma ruhunda model verimliliğini artırmak için AI'daki çeşitli ayarların ayarlanmasıdır. Ancak bu model özelleştirmesi, modelin bir deseni tanıma kapasitesini artırmaya yardımcı olabilir.
- Modellerin İnce Ayarı: İnce ayar, alan-özel incelikleri anlama yeteneği için modeli verilen veri kümeleri üzerinde eğitmektir. Örneğin, bir hukuk firması, birçok yasal belgeyi incelemiş olacağından, bundan sonra sözleşmeleri doğru bir şekilde taslaklamak için bu AI modelini seçebilir.
- Sürekli Veri Güncellemeleri: Model veri kaynaklarının doğru noktada olduğundan ve bunun gelişen konulara yanıt verebilecek kadar alakalı olduğundan emin olmak istersiniz. Yani, bir finans AI'sı, güncel hisse senedi fiyatlarını ve ekonomik raporları yakalamak için veritabanını düzenli olarak güncellemelidir.
- Göreve Özel Ayarlamalar: Belirli görevler için uygun hale getirilmiş belirli modeller, özelliklerin ve parametrelerin birini veya her ikisini de o belirli göreve en uygun olanlara dönüştürme yeteneğine sahiptir. Duygu analizi AI, örneğin, belirli sektöre özgü terminolojileri veya ifadeleri tanımak üzere değiştirilebilir.
RAG Modelleri için Etkili İstemler Tasarlamak
İstem Mühendisliği, mükemmel bir şekilde hazırlanmış bir istem kullanarak istenen çıktıyı üretmenin bir yolu olarak anlaşılabilir. Bunu, LLM'nizi istenen bir çıktıyı üretecek şekilde programladığınız gibi düşünün ve işte RAG modelleri için etkili bir istem oluşturmanın bazı yolları:
- Açıkça Belirtilmiş ve Kesin İstemler: Daha net bir komut daha iyi bir yanıt üretir. "Bana teknolojiden bahset" diye sormak yerine, "Akıllı telefon teknolojisindeki son gelişmeler nelerdir?" diye sormak yardımcı olabilir.
- İstemlerin Tekrarlı İlerlemesi: Geri bildirime dayalı bir istemin sürekli iyileştirilmesi, verimliliğini artırır. Örneğin, kullanıcılar cevapları çok teknik bulursa, istem daha basit bir açıklama isteyecek şekilde ayarlanabilir.
- Bağlamsal İstem Teknikleri: İstemler, kullanıcıların beklentilerine daha yakın yanıtlar oluşturmak için bağlama duyarlı olabilir. Bir örnek olarak, istemlerde kullanıcı tercihlerini veya önceki etkileşimleri kullanmak, çok daha kişisel çıktılar üretir.
- İstemleri Mantıksal Sıraya Göre Düzenleme: İstemleri mantıksal bir sıraya göre düzenlemek ana konuya odaklanmaya yardımcı olur
Önemli bilgiler. Örneğin, birisi tarihi bir olay hakkında soru sorduğunda, "Ne oldu?" demek yerine "Neden önemliydi?" diye sormak daha uygun olurdu.
İşte RAG sistemlerinden en iyi sonuçları nasıl alacağınıza dair ipuçları
Düzenli Değerlendirme Boru Hatları: Bazı değerlendirmelere göre, bir değerlendirme sistemi kurmak RAG'ın zaman içinde kalitesini takip etmesine yardımcı olacaktır, yani RAG'ın hem alma hem de üretim bölümlerinin ne kadar iyi performans gösterdiğini rutin olarak gözden geçirecektir. Kısacası, bir yapay zekanın farklı senaryolarda soruları ne kadar iyi yanıtladığını bulmak.
Kullanıcı Geri Bildirim Döngülerini Dahil Edin: Kullanıcı geri bildirimi, sistemin sunduğu şeylerde sürekli iyileştirmeler sağlar. Bu geri bildirim ayrıca kullanıcının acilen ele alınması gereken şeyleri bildirmesine olanak tanır.
