10 лучших примеров использования генерации с расширенным поиском (RAG)

Сегодня технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет системам искусственного интеллекта обрабатывать запросы и собирать информацию из различных источников для создания точных и своевременных ответов. В этой статье мы рассмотрим пять примеров применения RAG: финансы, право, здравоохранение, сельское хозяйство и фармацевтика.

Примеры использования технологии генерации с расширенным поиском

1. Применение технологии RAG в финансах

В финансовой отрасли технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) обладает широкими возможностями для решения недостатков, которые есть у больших языковых моделей. В исследованиях отмечается, что все проверенные языковые модели имеют определённые слабые стороны, такие как создание ложной информации, что ограничивает их использование в финансовых задачах.

Для решения этих вопросов необходимо проведение дополнительных исследований, чтобы создавать языковые модели, которые лучше справляются с финансовыми вопросами и ответами. Основные проблемы включают:

Специализированные знания: языковые модели должны понимать финансовую терминологию, концепции и соблюдать различное регулирование.

Доступ к актуальной информации: финансовые данные часто меняются, поэтому языковые модели нуждаются в данных в режиме реального времени или близком к нему.

Числовые вычисления: языковые модели часто сталкиваются с трудностями при выполнении арифметических операций.

Работа со структурированными и неструктурированными данными: финансовая информация может быть представлена в виде таблиц, графиков и текстов, и языковые модели должны уметь обрабатывать все эти форматы.

Анализ информации из разных источников: языковые модели должны собирать и анализировать сведения из различных источников для формирования выводов.

Объединяя навыки генерации текста, которые есть у языковых моделей, с возможностью поиска информации в большом количестве данных, технология RAG позволяет предоставлять более точные, актуальные и надёжные ответы.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2. Применение технологии RAG в юридической сфере

Ярким примером использования технологии RAG в области права является интеллектуальная правовая система, которая использует большие языковые модели для предоставления различных юридических услуг. Эта система применяет RAG, объединяя два основных шага:

Обучение с учителем:

Создание специального набора данных: Этот набор включает юридические задачи, такие как выделение юридических элементов, прогнозирование судебных решений и ответы на юридические вопросы, созданные с помощью универсальной языковой модели.
Дальнейшее обучение предварительно обученной языковой модели, чтобы наделить её способностью к юридическому анализу и пониманию особенностей судебной практики.

Улучшенный поиск:

Формируется комплексная база знаний, включающая законы и нормативные акты.
Модуль поиска извлекает из этой базы необходимые юридические документы на основе пользовательского запроса.
Модель дообучается на выбранной части набора данных, чтобы использовать найденную информацию для более достоверных ответов.

Такая система получила высокую оценку за понимание юридических вопросов и способность к рассуждению на основании как субъективных, так и объективных критериев. Это показывает, что технология RAG является перспективным инструментом для создания интеллектуальных правовых систем, которые могут обеспечивать широкий спектр юридических услуг с высокой точностью и надёжностью.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

3. Применение технологии RAG в здравоохранении

Недавние исследования продемонстрировали эффективность технологии RAG в повышении способности больших языковых моделей создавать точные SQL-запросы для извлечения информации из электронных медицинских карт и данных страховых требований. Специалисты использовали RAG вместе с медицинским кодированием и разными методами формирования запросов, чтобы улучшить работу языковых моделей при ответах на эпидемиологические вопросы.

Результаты исследования показывают, что технология RAG может помогать исследователям и медицинским организациям более эффективно анализировать данные, отвечать на эпидемиологические вопросы и принимать решения на основе данных. Однако в исследовании также отмечается, что текущий набор данных невелик по объёму и в основном затрагивает эпидемиологические вопросы. Поэтому, по нашему мнению, требуется дополнительная работа для расширения применения RAG в здравоохранении и для решения задач, связанных с использованием электронных медицинских данных.

4. Применение технологии RAG в сельском хозяйстве

В сельском хозяйстве технология RAG применяется для улучшения результатов больших языковых моделей при ответах на вопросы, связанные с этой отраслью. В недавнем исследовании сравнили эффективность RAG и дообучения при добавлении специализированных знаний в языковые модели для нужд аграрного сектора. Результаты показывают, что оба подхода повышают эффективность языковых моделей, но у каждого из них есть свои плюсы и минусы:

RAG: хорошо работает для работы с данными, зависящими от контекста, и позволяет получать лаконичные и точные ответы.

Дообучение: даёт языковой модели более конкретные и точные ответы, поскольку обучает её новым умениям, связанным с сельским хозяйством. Однако этот вариант требует больших начальных затрат, так как для дообучения модели на новых данных необходимо проделать значительный объём работы.

Исследование также показало, что GPT-4 в целом демонстрирует лучшие результаты, чем другие модели, но стоимость его использования для каждого запроса выше.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

5. Применение технологии RAG в фармацевтике

В фармацевтической отрасли технология RAG может использоваться для повышения эффективности соблюдения нормативных требований. В недавнем исследовании был представлен подход QA-RAG, который объединяет технологию RAG и генеративный искусственный интеллект для поиска сложной нормативной информации в фармацевтической сфере. QA-RAG использует дообученную языковую модель для создания релевантных гипотетических ответов на пользовательские запросы, после чего как сам запрос, так и гипотетический ответ используются для поиска соответствующих документов.

Результаты исследования показывают, что подход QA-RAG превосходит другие методы по точности поиска документов и формированию корректных ответов. Это говорит об эффективности использования дообученных языковых моделей в сочетании с гипотетическими ответами для повышения точности поиска информации в фармацевтической индустрии.

Заключительное размышление

Технология Retrieval-Augmented Generation и современные решения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для организаций, способствуют повышению эффективности и помогают автоматизировать процессы. В следующей части мы расскажем ещё о пяти отраслях, в которых применяется RAG.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!