Звісно, ось стаття, написана в стилі Ліли Гарт, яка базується на наданій розшифровці відео:
Розширений Пошук із Застосуванням Контексту: Як Зробити Агентів ШІ Розумнішими
Я завжди зачаровувалася магією, яка розкривається, коли ми поєднуємо людський досвід з потужністю машин. У світі штучного інтелекту, де алгоритми стають дедалі складнішими, мене особливо захоплює концепція Retrieval Augmented Generation, або RAG. Це ніби дати ШІ доступ до величезної бібліотеки знань, щоб він міг витягувати інформацію, необхідну для відповіді на наші питання. Це як мати найрозумнішого друга, який завжди під рукою, щоб допомогти нам.
У цьому відео ми зануримося у світ RAG, зокрема, у те, як зробити його ще розумнішим за допомогою концепції, яка називається “контекстне вилучення” від команди Anthropic. Це ніби дати вашому доброму другу трохи більше підказки, щоб він міг з легкістю зібрати відповідну інформацію.
Чому Базовий RAG – Не Найкращий Друг
Уявіть: ви використовуєте базовий RAG. Ви даєте агенту ШІ доступ до файлів з Google Drive – це джерело ваших знань, як-от маркетингова стратегія вашої гіпотетичної компанії (як-от та, яку створив Claude, щоб наочно продемонструвати можливості RAG). Агент знає, як знаходити та використовувати цю інформацію. Все чудово, поки ви просите його відповісти на просте питання, наприклад, “Яка наша маркетингова стратегія?”. Відповідь надходить, у ній згадується стратегія побудови спільноти – все як у вашому документі. Чудово! Але часто, без деяких додаткових «магічних» прийомів, цей процес може бути дещо неточним. RAG може невірно підібрати потрібну інформацію.
Це як згадати щось важливе, але не надавати достатньо контексту, щоб ваша аудиторія точно зрозуміла, про що йдеться.
Контекстне Вилучення: Даємо Ключики до Зрозуміння
Ось де на сцену виходить контекстне вилучення. Воно дає можливість вашому ШІ глибше розуміти інформацію, яку він витягує, та бачити, як вона пов’язана з усіма іншими знаннями. Команда Anthropic представила чудові ідеї щодо того, як це зробити. Ми збираємося згенерувати кращу версію нашого RAG-агента, використовуючи інструмент під назвою N8N.
Для початку, погляньте на результати! Якщо використовувати простий RAG, то у 10% випадків ваш ШІ буде помилятися. Але з контекстним вилученням та іншими хитрощами, помилки траплятимуться менш ніж у 3% випадків. А це вже відчутна різниця!
Тепер давайте розберемося, як це працює. Тут усе, що потрібно зробити, це трохи більше пояснень.
- Розбиваємо на частини (Chunking) як у будь-якому RAG. Ми ділимо наші документи на невеликі шматочки – «байти» інформації. Це потрібно, щоб не перевантажувати нашу модель мови.
- Вводимо Контекст: Найцікавіше! Зараз для кожного шматочка ми запускаємо підказку. Ми даємо повний документ і поточний шматок, щоб ШІ міг зрозуміти, де цей шматочок «живе», про що він, і як він допоможе відповісти на питання. По суті, ми додаємо трохи пояснення до кожного фрагменту.
- Вбудовуємо (Embedding): Ми використовуємо мовну модель, наприклад, від OpenAI, щоб створити векторні представлення цих шматочків (як точки на великому графіку).
- Зберігаємо у Базі Даних: Ми зберігаємо ці вектори у векторній базі даних, як-от Neon Postgress.
- Пошук та Відповідь: Коли ви ставите питання, ми вбудовуємо його також. Шукаємо у базі даних відповідні шматочки та використовуємо контекст, щоб допомогти ШІ дати відповідь.
Уявіть, що ви говорите: “Ось розділ про маркетингову стратегію, а ось конкретна інформація про стратегію побудови спільноти”. Це ніби давати підказки, які покращують розуміння вашого ШІ.
Практичне Застосування: N8N показує шлях
У відео ви побачите, як реалізовувати контекстне вилучення в N8N. По суті, потрібен додатковий виклик LLM (великої мовної моделі). N8N – це потужний інструмент, який дозволяє наочно побачити, як працюють RAG-агенти.
Давайте розділимо цей процес на частини.
- Запуск: все починається з файлів у Google Drive. N8N автоматично визначає нові файли або оновлення в папці.
- Цикл: Якщо завантажується декілька файлів одночасно, ми запускаємо цикл, щоб обробити їх по черзі.
- Видалення та Підготовка: Щоб зберегти все в чистоті, видаляємо старі записи та збираємо метадані, такі як назва, тип та URL-адреса.
- Завантаження та Обробка Тексту: Ми завантажуємо файл із Google Drive, щоб витягнути текст.
- Chunking (Розбиваємо на Шматочки): Ми розбиваємо текст на шматочки (наприклад, по 400 символів без накладок).
- Контекстне Вилучення (Магія): Ось де ми додаємо контекст. Ми передаємо кожний шматочок тексту в LLM, а вона додає трохи пояснень.
- Вбудовування: Ми створюємо векторні представлення шматочків.
- Зберігаємо у Базі Даних: Зберігаємо ці шматочки, разом з додатковим контекстом, у базі даних.
Коли все правильно налаштовано, ви отримаєте у кожному текстовому полі фрагмент з контекстом, роздільником (три тире) та самим змістом. Тепер, коли агент ШІ отримує якийсь фрагмент, у нього є все необхідне: і інформація, і її пояснення.
Важливий Момент: Вибір Бази Даних
Я використовувала Neon, платформу для Postgress, яка працює як Superbase. Обидва вони відмінно підходять, але Neon виділяється своїм сервісом Postgress. Основна перевага – це автоскалювання. Neon динамічно змінює інфраструктуру бази даних в залежності від навантаження. Це великий плюс, оскільки вам не потрібно самостійно керувати масштабуванням, як на інших платформах. Neon також пропонує зручні функції, такі як розгалуження баз даних для тестування змін та підтримку штучного інтелекту, що може створити нові таблиці та виконувати інші дії за допомогою природної мови.
Агент ШІ: Завершальний Штрих
Тепер, коли ми підготували дані, ми можемо перейти до агента ШІ. Пам’ятайте, що саме контекстне вилучення робить справжню магію у нашому конвеєрі RAG. Агент має простий інтерфейс, де ви можете ставити питання. Все, що робить агент, це пошук у базі даних, а потім надання відповіді.
Використовуючи ту саму модель вбудовування щой у конвеєрі, агент може давати відповіді. Метадані, які ми включили (назва, URL), дають агенту можливість посилатися на джерела.
Тестування та Результат
І ось, ми розкрили чудову силу контекстного вилучення. Спробуйте запитати агента, наприклад: “У першому кварталі 2024 року, наскільки близькі ми були до завершення розробки двигуна адаптації нейронних мереж?”. Агент знайде потрібний шматок інформації, і ви побачите результат. З контекстом, це буде набагато точніше.
Завершення: Назустріч Майбутньому
В кінці, я хочу зазначити, що на шляху до отримання кращих практик RAG є й інші стратегії, які ви можете спробувати (наприклад гібридний RAG з ключовими словами). Але вже зараз, контекстне вилучення є потужним кроком вперед. Я поділюся посиланням на робочий процес у відео, щоб ви могли спробувати його самостійно.
Я буду продовжувати розвивати цю тему, ділитися новими стратегіями та знаходити кращі рішення для вас.
Запам’ятайте, якщо вам сподобалося це відео і ви хочете дізнатися більше про агентів RAG, поставте лайк і підпишіться!
