Агенти ШІ, RAG та майбутнє цифрових помічників: як штучний інтелект вчиться мислити та діяти

Агенти ШІ та RAG: як цифрові помічники вчаться мислити (і чому код – не все)

Нещодавно мій товариш, програміст, чиї очі сяяли від безсонних ночей над кодом, сказав дещо, що змусило задуматися: “А чи все так, як нам описують?”. Ми обговорювали штучний інтелект, ці нові магічні терміни – “агенти ШІ” та “RAG”. Здавалося, ніби всі все розуміють: як це працює, де це застосовувати. Але чи дійсно так? Чи не потрапили ми знову в хмарну пастку хайпу, де реальність розмивається за блискучими обіцянками? [1]

Щоб розібратися в цьому, я запросила двох чудових експертів, Мартіна та Седріка, яких зустріла на TechXchange в Орландо. Вони не теоретики, а практикуючі інженери, які бачили, як ці технології створюються “зсередини”. Їхні розповіді – не суха лекція, а захоплива подорож у світ, де ШІ стає не просто інструментом, а справжнім помічником, який може навіть думати. Або принаймні дуже переконливо імітувати це.

Тож, тримайтеся міцніше, бо зараз ми розплутаємо “агентів”, “RAG” та “залежить” разом, як досвідчена українська бабуся розплутує нитки в старій вишиванці.

Як ШІ став “агентом”: не просто програма, а виконавець

Уявіть собі: ви приходите до розумного дому, а він не просто вмикає світло, а вже знає, що ви стомилися, і включає спокійну музику, щоб ви могли розслабитися. Або ваш помічник на роботі не просто шукає інформацію, а самостійно планує подальші дії для виконання завдання. Це і є суть агентного ШІ.

Якщо говорити простіше, то агентний ШІ – це маленька цифрова істота, яка:

• Спостерігає за світом: сприймає інформацію з навколишнього середовища (це можуть бути дані з комп’ютера, з інтернету чи від сенсорів).
• “Думає” (або вдає, що думає): аналізує інформацію, звертається до своєї “пам’яті” та приймає рішення.
• Діє: виконує дії (пише код, надсилає листи, шукає дані, керує іншими програмами).
• Навчається на помилках: аналізує результати своїх дій і коригує свою поведінку.

Все це відбувається в циклі: побачив -> подумав -> зробив -> побачив результат -> знову подумав -> зробив… І так до виконання завдання. Найцікавіше, що кожен такий “агент” працює на рівні застосунку, самостійно вирішує, використовує “інструменти” (програми або API) та може спілкуватися з іншими агентами.

Агенти-програмісти: коли код пишеться сам

Коли йдеться про агентний ШІ, перше, що спадає на думку – це, звісно, кодинг-агенти. Своєрідні помічники програмістів або навіть цілі “командні розробники”. [2]

Уявіть собі:

1. Агент-архітектор: планує, як виглядатиме нова функція, як структуруватиметься код.
2. Агент-реалізатор: бере план і пише код, додаючи його у ваш репозиторій.
3. Агент-рецензент: перевіряє написаний код, шукає помилки, пропонує покращення і, якщо щось не так, надсилає зворотний зв’язок “реалізатору”.

І все це з мінімальним вашим втручанням! Ви вже не той, хто пише кожен рядок коду, а диригент оркестру, який керує цими агентами, задає загальний напрям та стежить, щоб усе звучало гармонійно. Це як мати команду розробників, яка працює 24/7, і ви лише окреслюєте загальну ціль.

Але чи завжди мова про код?

Звісно, це не єдиний сценарій. Подумайте про великі корпорації, де щодня надходять тисячі запитів: підтримка клієнтів, звернення від HR чи просто питання від співробітників. Замість того щоб ці запити губилися в нескінченних чергах, спеціальні агенти-фільтрувальники могли б їх самостійно сортувати, направляти до потрібного відділу чи навіть надавати відповіді, використовуючи спеціальні інструменти (API).

Це як замість того, щоб телефонувати в офіс і довго пояснювати, що вам потрібно, ви пишете запит агенту, а він самостійно знаходить потрібну людину чи сервіс, щоб вирішити ваше питання. Це значно пришвидшує процеси та звільняє людей від рутинної роботи.

RAG: коли ваш ШІ не “марить”

Але є одна проблема. Ці агенти, хоч і розумні, все одно можуть помилятися. Особливо коли бракує точної, актуальної інформації. Це як запитати в людини, яка ніколи не бачила нового закону, як він працює. Відповідь може бути, але наскільки правильною? Саме тут і починаються “галюцинації” ШІ – коли він вигадує факти, щоб тільки дати відповідь.

І ось тут на сцену виходить RAG – retrieval augmented generation (генерація, доповнена пошуком). Це як ШІ-помічник, який, щоб надати відповідь, спершу звертається до великої бібліотеки, знаходить найактуальніші книжки (документи), уважно читає потрібні розділи і лише тоді формулює відповідь.

Як працює ця “цифрова бібліотека”?

RAG – це двофазна система:

1. Офлайн-фаза: Створюємо нашу “бібліотеку”

• Збираємо документи: Це можуть бути будь-які файли – Word, PDF, таблиці, навіть зображення. Ми їх “читаємо” за допомогою спеціальних моделей (embedding models), які перетворюють текст, таблиці та графіку на цифрові “сліди” – вектори.
• Індексуємо: Ці “сліди” зберігаються у спеціальній базі даних – векторній базі даних. Це перетворює нашу величезну колекцію документів на пошукову. Тепер у нас повністю проіндексована “база знань”.

2. Онлайн-фаза: Шукаємо та генеруємо

• Запит користувача: Ви ставите питання.
• Пошук: Ваше питання також перетворюється на “слід” (вектор) і шукається у векторній базі даних. Система знаходить найближчі за змістом “сліди” документів.
• Отримання інформації: Ми отримуємо кілька найбільш релевантних уривків тексту (чанків) з наших документів – ті, які, ймовірно, містять відповідь.
• Генерація відповіді: Ці уривки разом із вашим запитом надсилаються до великої мовної моделі (LLM), яка, спираючись на отриману інформацію, генерує точну та повну відповідь.

Це як у вашого помічника з’являється не просто доступ до інтернету, а доступ до вашої особистої, перевіреної бази знань, яка завжди під рукою.

Але й тут є нюанси…

Коли ми починаємо масштабувати RAG для великих компаній, з великою кількістю документів та багатьма користувачами, постає проблема. Чим більше документів ми “завантажуємо” в LLM, тим складніше їй знайти потрібну інформацію. А ще збільшується вартість обчислень та час очікування відповіді.

Уявіть, що ви просите когось знайти одне речення в великому томі “Енциклопедії України”. Це потребує часу. А якщо таких томів десятки? Дуже ймовірно, що людина втомиться, заплутається або взагалі надасть неточну інформацію. Саме так може статися з RAG, коли ми просто “зливаємо” туди все підряд.

Цікаво знати: За статистикою, додавання надмірної кількості інформації до LLM через RAG може не тільки не поліпшити точність, а й погіршити її через “шум” та дублювання даних.

“Це залежить”: як зробити RAG розумнішим

І ось тут ми підходимо до золотого правила консультанта: “Це залежить”. Седрик так посміхнувся, коли сказав це, бо знав, що за цією простою фразою ховається цілий світ нюансів.

Щоб RAG працював ефективно, нам потрібно бути значно уважнішими до даних та процесу їх обробки.

1. Курування даних: не все, що блищить – золото

Перш ніж “завантажувати” документи у векторну базу, треба серйозно обміркувати їх якість.

• Конвертація: Потрібно перетворити різні формати (PDF, скани) на машиночитабельні, як-от Markdown, зберігаючи при цьому всю інформацію – текст, таблиці, графіку, навіть структуру документа. Для цього існують спеціальні open-source інструменти.
• Збагачення: Ми повинні додавати до тексту метадані – хто автор, коли створено, до якої теми належить. Така “домашня робота” перед індексацією значно полегшує пошук.

2. Контекстна інженерія: стискаємо та пріоритизуємо

“Контекстна інженерія” – це про те, як правильно “упакувати” інформацію для LLM.

• Гібридний пошук: Замість того, щоб шукати тільки за семантичним змістом, ми можемо використовувати і ключові слова. Наприклад, якщо ми шукаємо “агентний ШІ”, то система шукатиме як за змістом, так і за наявністю саме цих слів.
• Переранжування: Отримавши уривки тексту (чанки), ми їх ще раз сортуємо за релевантністю, щоб найважливіші були на першому місці.
• Комбінування: Якщо два уривки стосуються однієї теми, ми можемо їх об’єднати в один логічний блок.

Мета – надати LLM максимально чітку, стислу та пріоритезовану інформацію, щоб вона могла точно відповісти. Це як підготувати короткий, але змістовний брифінг для важливої наради – нічого зайвого, тільки суть.

3. Локальні моделі: економія та безпека

А як щодо того, щоб отримати всі переваги RAG та агентного ШІ, але не витрачатися на дорогі хмарні рішення? Тут на допомогу приходять локальні моделі!

Чимало розробників вже використовують open-source моделі, запускаючи їх на власних серверах. Це дає кілька приємних переваг:

• Контроль над даними (Data Sovereignty): Вся ваша інформація залишається всередині компанії, нікуди не витікає. Це особливо важливо для тих, хто працює з конфіденційною інформацією.
• Гнучкість: Ви можете налаштовувати модель під свої потреби, оптимізувати її роботу.
• Економія: У довгостроковій перспективі це може бути значно дешевше, ніж постійна оренда потужностей у хмарних провайдерів.

Це справді схоже на те, ніби ви можете збудувати свій власний потужний комп’ютер, який здатний робити все те саме, що й найновіші моделі, але ви контролюєте кожен його компонент.

Що це означає для нас?

Агенти ШІ та RAG – це не просто чергові модні слова. Це інструменти, які вже зараз трансформують наш цифровий світ.

• Для бізнесу: Це автоматизація рутинних завдань, швидша обробка даних, персоналізований сервіс для клієнтів. Уявіть, як працюють ваші кол-центри, підтримка, аналітика, коли там діють розумні агенти, які завжди мають доступ до найсвіжішої інформації.
• Для розробників: Це нові інструменти для створення складних програм, де ШІ стає повноцінним членом команди.
• Для всіх нас: Це розумніші помічники, які можуть полегшити наше життя, вивільнити час для творчості та розв’язання реальних проблем, а не боротьби з бюрократією чи пошуком інформації.

Звісно, в усьому цьому є свої виклики: безпека даних, етичні питання, точність моделей. Але, як казали Мартін і Седрик, “це залежить”. Залежить від того, як ми будемо будувати ці системи, як будемо їх контролювати та навчати.

Збираємо пазл до купи: Агенти + RAG = Синергія

Насправді, агенти ШІ та RAG – ідеальна пара. Агенти можуть діяти, але їм потрібна точна інформація. RAG забезпечує цю точність. Разом вони створюють потужні системи, які можуть:

• Приймати обґрунтовані рішення: бо мають доступ до актуальних знань.
• Автоматизувати складні процеси: бо можуть взаємодіяти з різними інструментами.
• Надавати точні та релевантні відповіді: бо RAG фільтрує “шум” і надає тільки потрібну інформацію.

Це як ідеальний помічник, який не тільки знає, що робити, але й знає, де знайти найточніші інструкції, перш ніж щось зробити.

Що далі?

Якщо ви, як і я, захоплені цими перспективами, то наступні кроки можуть бути такими:

1. Експериментуйте з малими масштабами: Якщо ви розробник, спробуйте інтегрувати RAG у свій проєкт, використовуючи open-source інструменти. Навіть невеликий експеримент дасть вам розуміння, як це працює.
2. Слідкуйте за тенденціями: Світ ШІ рухається дуже швидко. Підпишіться на розсилки, читайте дослідження, слідкуйте за конференціями.
3. Думайте про дані: Навіть якщо ви не розробник, почніть думати про якість інформації, з якою працюєте. Це стане вашою суперсилою в майбутньому.
4. Ставте питання: Не бійтеся ставити під сумнів “очевидні” речі. Саме так ми приходимо до справжніх відкриттів.

Підсумовуючи, ми маємо справу не просто з новими технологіями, а з еволюцією того, як комп’ютери можуть нам допомагати. Агенти ШІ та RAG – це кроки до більш інтелектуального, автоматизованого та, сподіваюся, більш ефективного світу. Тож, замість того, щоб боятися ШІ, що “марить”, давайте вчитися будувати йому надійну “бібліотеку” та керувати ним, як диригент оркестром. І пам’ятайте: головне, щоб це “лежало” на нас, а не на випадковості.