Паттерны внедрения генеративных ИИ: от контроля до RAG

Актуальные паттерны при внедрении генеративных ИИ-продуктов

В последние годы мы наблюдаем бурное развитие генеративных искусственных интеллектов (ИИ), которые переходят от стадии прототипирования к промышленному применению. Однако процесс трансформации этих технологий в рабочие системы сопровождается множеством вызовов. Основная проблема заключается в непредсказуемости поведения моделей, которая требует особого внимания на этапе разработки и внедрения. В этой статье мы собрали обобщенные паттерны, появившиеся в результате практического опыта использования генеративных моделей, которые помогут разработчикам и командам лучше справляться с возникающими трудностями.

В первую очередь, важно понимать, что генеративные ИИ-продукты требуют другого подхода к разработке, нежели традиционные аналитические или транзакционные системы. В процессе работы с большими языковыми моделями (LLM) возникают свои сложности и особенности. Одной из ключевых задач является контроль за поведением модели, что невозможно обойти без системы тестирования, известной как evals. Этот метод позволяет проверять, соответствует ли поведение модели заданным рамкам и ожиданиям.

Кроме того, стоит упомянуть про методы улучшения работы модели, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и тонкая настройка (fine-tuning). Использование RAG позволяет интегрировать свежую информацию из внешних источников, что значительно расширяет возможности моделей и снижает вероятность их галлюцинаций. Однако этот подход требует хорошей настройки, и поэтому важно понимать, когда и как применять каждую из представленных тактик.

Контроль за поведением моделей с помощью evals

Как отмечалось ранее, центральной задачей становится контроль за поведением моделей. Это достигается с помощью системы evals, которая является одним из наиболее эффективных инструментов. Эта система предназначена для оценки качества ответов, генерируемых моделью, и для анализа поведения в различных условиях. Она помогает выявлять как ошибки, так и нестабильность работы модели.

Процесс оценки включает в себя использование различных метрик, которые помогают определить качество сгенерированных ответов. Например, можно использовать такие показатели, как релевантность, связность и точность ответа. При этом важно помнить, что модели генерируют разный результат на один и тот же запрос, и потому важно применять комплексный подход к оценке их работы. Рекомендуется использовать не только автоматизированные методы, но и ручную оценку, что позволит получить более полную картину о работе модели.

Применение evals может быть как до этапа развертывания продукта, так и в процессе его эксплуатации. Деградация модели может происходить в процессе эксплуатации, и важно следить за её состоянием, чтобы вовремя выявлять и исправлять пагубные эффекты её работы. Разработка системы регулярного мониторинга позволит предотвратить ухудшение качества предоставляемых услуг.

Использование эмбеддингов и их преимущества

Следующим важным пунктом является использование эмбеддингов, которые представляют собой числовое представление данных, позволяющее вычислять их семантическую близость. Эмбеддинги особенно полезны для работы с большими объемами неструктурированных данных, что делает их идеальными для интеграции с генеративными моделями.

Процесс создания эмбеддингов включает в себя преобразование выходных данных в векторное представление, где похожие понятия будут находиться ближе друг к другу. Это позволяет значительно улучшить производительность моделей, особенно в задачах, связанных с обработкой текстовой информации. Эмбеддинги также активно используются в системе RAG для поиска релевантных документов по запросам пользователей.

Интересно отметить, что использование эмбеддингов не всегда идеальны для работы со структурированными данными, где предпочтительнее применять традиционные запросы к базам данных. Однако в случае работы с большими объемами неструктурированной информации, эмбеддинги могут обеспечить значительно лучший результат по сравнению с традиционными подходами.

Роль Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG состоит в интеграции информации из внешних источников в процесс генерации ответов моделями. Данный подход показывает свои преимущества при работе с быстро меняющимися данными, такими как новости и актуальные исследования. Обладая доступом к свежей информации, модели могут генерировать более точные и релевантные ответы на запросы пользователей.

Процесс RAG включает в себя создание индекса документов с их эмбеддингами, что позволяет моделям находить релевантную информацию на основе пользовательских запросов. Этот подход работает следующим образом: когда пользователь отправляет запрос, моделям производится автоматически эмбеддинг, который затем используется для поиска похожих фрагментов текста в векторном хранилище. После чего, найденные документы интегрируются в общий запрос и отправляются в модель для генерации ответа.

Важно помнить, что RAG требует хорошей настройки, а также разработки стратегии создания индекса, чтобы обеспечить высокую скорость обработки запросов. Оптимизация этого процесса поможет значительно повысить эффективность работы моделей в реальных условиях.

Гибридный подход к использованию извлекателей

Несмотря на то что эмбеддинги являются мощным инструментом для работы с неструктурированными данными, их применение в одиночку не всегда приводит к желаемым результатам. В таких случаях рекомендовано использовать комбинированные методы извлечения информации, такие как гибридные извлекатели. Они объединяют возможности эмбеддингов с традиционными текстовыми поисковыми системами.

Комбинируя извлечение с использованием эмбеддингов с более привычными методами обработки текстов, такими как TF/IDF, разработчики могут создавать более совершенные системы поиска, позволяющие успешно справляться с большими объемами данных. Это, в свою очередь, обеспечивает более высокую релевантность выводимого результата, увеличивая шансы находить именно ту информацию, которая требуется пользователю.

Каждая задача требует своего подхода, и лучший результат достигается при комбинировании нескольких методов. Однако использование гибридных подходов может также усложнить процесс внедрения и потребовать дополнительных ресурсов, что требует тщательной оценки их целесообразности.

Переформулировка запросов для повышения качества извлечения

Проблема распознавания намерений пользователя также стоит в центре внимания разработчиков. Нередко пользователи формулируют свои запросы неясно или неправильно. В таких случаях особенно полезно применять технику переформулировки запросов. Используя генеративные модели, команды могут создавать альтернативные формулировки исходного запроса, что обеспечивает широкий контекст для поиска релевантной информации.

Применение нескольких переформулировок увеличивает вероятность получения более точных результатов. Такой подход обогащает исходный запрос и позволяет снизить вероятность «потери» важной информации в случае, если первоначальная версия запроса недостаёт конкретики.

Для успешной реализации переформулировки запросов также предусмотрена комбинация автоматизированных и ручных методов. Система, автоматически создающая несколько версий запросов, может значительно упростить процесс и повысить его эффективность.

Заключение: Подводя итоги и делая шаги вперед

Внедрение генеративных ИИ-продуктов является сложным и многогранным процессом. Использование ключевых паттернов, о которых мы говорили, может существенно улучшить итоговые результаты. Важно постоянно адаптироваться и учитывать особенности конкретных задач, а также быстро меняться с учетом новых вызовов и трендов в разработке.

К основным рекомендациям можно отнести:
1. Используйте систему evals для мониторинга и оценки поведения модели.
2. Поменяйте подход к использованию эмбеддингов в зависимости от структуры ваших данных.
3. Применяйте RAG для доступа к актуальной информации и повышения точности ответов.
4. Развивайте гибридные методы извлечения для улучшения релевантности поиска.
5. Практикуйте переформулировку запросов для повышения качества извлечения необходимой информации.

Таким образом, правильный подход и использование передовых технологий окажут положительное влияние на процесс открытия новых возможностей и улучшения работы генеративных ИИ-продуктов.