Сборка RAG: Архитектура и доверие в системах генерации с поиском

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен всесторонний анализ систем генерации с поиском (RAG), охватывающий их эволюцию, текущее состояние и перспективы развития.

Подробный обзор архитектур, метрик оценки и проблем обеспечения надежности систем Retrieval-Augmented Generation.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), эффективное использование внешних знаний остается сложной задачей. В настоящем обзоре, ‘Engineering the RAG Stack: A Comprehensive Review of the Architecture and Trust Frameworks for Retrieval-Augmented Generation Systems’, представлен систематический анализ архитектур Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подходов, позволяющих интегрировать внешние базы знаний без увеличения размера самой модели. В работе систематизированы существующие методы RAG, предложены метрики оценки и рассмотрены вопросы доверия и адаптивности систем. Какие перспективы открываются для создания надежных и масштабируемых RAG-систем, способных решать широкий спектр задач в различных предметных областях?

Проблемы фактологической точности в больших языковых моделях

Несмотря на впечатляющую способность генерировать связный и грамматически правильный текст, большие языковые модели (LLM) зачастую демонстрируют недостаточную точность в фактах и испытывают трудности при решении задач, требующих сложного логического мышления. Это серьезное ограничение для приложений, где критически важна достоверность информации и глубокий анализ данных. В то время как модели превосходно имитируют человеческую речь, их знания, заложенные в параметрах сети, не всегда соответствуют действительности, что приводит к ошибкам и неверным выводам, особенно при работе с узкоспециализированной или быстро меняющейся информацией. Данная проблема подчеркивает необходимость разработки новых подходов к обучению и использованию LLM, чтобы обеспечить их надежность и применимость в сферах, требующих высокой точности и критического мышления.

Ограниченность современных больших языковых моделей в решении задач, требующих глубоких знаний, обусловлена их зависимостью от так называемых параметрических знаний — информации, зафиксированной непосредственно в весах нейронной сети. Эти знания, приобретенные в процессе обучения, носят статический характер и, следовательно, подвержены неточностям или пробелам. Поскольку модель опирается исключительно на эту «замороженную» информацию, она может испытывать трудности с доступом к актуальным данным или с адаптацией к новым сведениям, что приводит к ошибкам и неточностям в ответах. В отличие от человека, способного активно искать и интегрировать знания из внешних источников, языковая модель ограничена тем, что было «выучено» во время обучения, что представляет собой значительное препятствие для эффективного решения сложных задач.

Существует фундаментальная сложность в масштабировании больших языковых моделей (LLM) для охвата всего объема человеческих знаний. Попытки включить в модель постоянно растущий массив информации неизбежно сталкиваются с проблемой сохранения эффективности обработки данных — увеличение размера модели ведет к увеличению вычислительных затрат и замедлению скорости ответов. Более того, простое добавление данных не гарантирует точности; напротив, возрастает риск генерации неверных или бессмысленных утверждений, известных как «галлюцинации». Для решения этой задачи требуются инновационные подходы, позволяющие LLM эффективно использовать внешние источники знаний и проверять достоверность генерируемой информации, не жертвуя при этом скоростью и масштабируемостью.

RAG: Мост между LLM и внешними знаниями

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему ограниченности фактических знаний у больших языковых моделей (LLM) путём предоставления доступа к внешним базам знаний в процессе генерации текста. LLM, обученные на фиксированном объёме данных, могут испытывать трудности с ответами на вопросы, требующие информации, которой у них нет. RAG позволяет обойти это ограничение, извлекая релевантные данные из внешних источников и объединяя их с исходным запросом перед передачей в LLM. Это обеспечивает генерацию более точных, актуальных и информативных ответов, основанных на данных, доступных во внешних базах знаний, а не только на параметрах модели.

Системы RAG используют компонент поиска, например, Dense Passage Retrieval (DPR), для идентификации релевантных документов на основе пользовательского запроса. DPR использует модели, обученные для создания векторных представлений запросов и документов. Сходство между векторами запроса и документов рассчитывается с помощью косинусного сходства или других метрик, позволяя системе ранжировать документы по релевантности. Этот процесс поиска основан на семантическом сходстве, а не на точном совпадении ключевых слов, что позволяет находить информацию, даже если в запросе и документе используются разные формулировки. В результате, система предоставляет LLM наиболее релевантные фрагменты информации для формирования ответа.

Полученная из внешних источников релевантная информация конкатенируется (объединяется) с исходным запросом пользователя и передается в языковую модель (LLM) в качестве единого входного контекста. Этот объединенный запрос позволяет LLM использовать не только собственные параметры, но и актуальные данные из внешних источников для формирования ответа. В результате, генерируемые ответы становятся более информативными, точными и контекстуально обоснованными, поскольку модель имеет доступ к более широкому спектру знаний, чем тот, что был заложен в процессе ее обучения.

В основе принципа работы RAG лежит отделение знаний от параметров самой языковой модели. Это позволяет LLM адаптироваться к новой информации и обновлять базу знаний без необходимости повторного обучения (retraining) всей модели. Вместо этого, новая информация добавляется в внешний источник знаний, к которому RAG и обращается при генерации ответов. Такой подход значительно снижает вычислительные затраты и время, необходимые для поддержания актуальности знаний LLM, а также позволяет избежать «катастрофического забывания» (catastrophic forgetting), свойственного традиционным методам обучения.

Оценка и повышение эффективности RAG

Тщательная оценка систем RAG имеет решающее значение для обеспечения их эффективности и надежности. Для оценки качества поиска часто используются стандартные наборы данных, такие как BEIR (Benchmarking IR). BEIR предоставляет обширную коллекцию вопросов и соответствующих релевантных документов из различных областей знаний, позволяя проводить объективное сравнение различных методов поиска информации. Оценка по BEIR обычно включает в себя метрики, такие как Precision, Recall и F1-score, измеряющие способность системы извлекать релевантные документы из большого корпуса данных, а также метрики ранжирования, такие как NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain), оценивающие качество ранжирования извлеченных документов по релевантности.

Фреймворк RAG Checker представляет собой структурированный подход к оценке общей производительности систем RAG, осуществляя анализ как качества извлечения релевантной информации, так и качества генерации ответов. Оценка извлечения включает в себя метрики, определяющие точность и полноту найденных документов, в то время как оценка генерации фокусируется на связности, релевантности и фактической точности сгенерированного текста. Использование RAG Checker позволяет проводить всесторонний анализ, выявляя узкие места в процессе работы системы и определяя области для оптимизации, что необходимо для обеспечения надежности и полезности получаемых результатов.

Оптимизация систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) активно использует мощные языковые модели, такие как T5 и BART, благодаря их архитектуре Transformer. Transformer позволяет эффективно обрабатывать контекст и зависимости в данных, что критически важно как для этапа поиска релевантной информации (retrieval), так и для генерации связного и точного ответа (generation). Модели T5 и BART, основанные на Transformer, демонстрируют высокую производительность в задачах понимания и генерации естественного языка, что обеспечивает более качественные результаты работы RAG систем по сравнению с моделями, использующими другие архитектуры.

По оценкам на 2023 год, объем рынка Retrieval-Augmented Generation (RAG) составляет 1,2 миллиарда долларов США. Прогнозируется значительный рост, и к 2030 году ожидается, что рынок достигнет 11,0 миллиардов долларов США. Данная динамика демонстрирует быстрое увеличение внедрения и принятия технологий RAG в различных отраслях и организациях, что подтверждает растущий интерес к решениям, объединяющим возможности генеративного искусственного интеллекта и информационного поиска.

Организации, внедряющие генеративный ИИ с использованием RAG (Retrieval-Augmented Generation), демонстрируют среднюю рентабельность инвестиций (ROI) в 3.7 раза. При этом, лидирующие предприятия, успешно оптимизировавшие свои системы, достигают ROI на уровне 41%. Данные показатели свидетельствуют о значительном экономическом эффекте от внедрения RAG, позволяя компаниям получать существенную отдачу от инвестиций в технологии генеративного ИИ и повышать эффективность бизнес-процессов.

По состоянию на текущий момент, 78% организаций внедрили искусственный интеллект (ИИ) хотя бы в одной бизнес-функции, что свидетельствует о широком распространении технологии. При этом 71% компаний целенаправленно развертывают решения на базе генеративного ИИ, демонстрируя растущий интерес и спрос на передовые технологии, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Данные показатели отражают тенденцию к автоматизации процессов и повышению эффективности бизнеса за счет использования возможностей ИИ и генеративного ИИ.

За рамки базового RAG: Продвинутые техники и будущее направление

Многоагентные системы RAG представляют собой усовершенствованную архитектуру, выходящую за рамки традиционных подходов. Вместо единого процесса поиска и генерации знаний, они используют несколько специализированных агентов, каждый из которых отвечает за конкретный этап. Например, один агент может заниматься извлечением релевантной информации из базы знаний, другой — ее фильтрацией и структурированием, а третий — генерацией связного и информативного ответа. Такой подход позволяет распределить сложность задачи между несколькими компонентами, повышая эффективность, точность и адаптируемость системы к различным типам запросов и источников информации. В результате, многоагентные RAG-системы способны предоставлять более качественные и контекстуально релевантные ответы, приближаясь к уровню понимания и генерации, свойственному человеку.

Внедрение принципов Конституционного ИИ в системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) открывает возможности для согласования генерируемого контента с общечеловеческими ценностями и этическими нормами, что значительно повышает доверие к таким системам. Этот подход предполагает определение набора принципов, служащих руководством для модели при создании текста, и обучение ее саморегулированию в соответствии с этими принципами. В результате, система способна не только извлекать и комбинировать информацию из базы знаний, но и формировать ответы, избегающие предвзятости, дискриминации или дезинформации. Такая интеграция позволяет создавать более ответственные и надежные ИИ-системы, способные генерировать контент, соответствующий ожиданиям и ценностям общества.

Самооценочные фреймворки позволяют системам RAG (Retrieval-Augmented Generation) не просто генерировать текст на основе извлеченных знаний, но и критически оценивать собственные результаты. В рамках этих фреймворков модель анализирует сгенерированный текст, выявляя логические несоответствия, фактические ошибки или неточности в формулировках. Этот процесс самопроверки позволяет автоматически идентифицировать слабые места в ответе и инициировать повторную генерацию, улучшая общее качество и достоверность текста. По сути, модель выступает в роли собственного критика, постоянно совершенствуя свои способности к генерации контента, что открывает путь к созданию более надежных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.

Рынок систем извлечения и генерации знаний (RAG) демонстрирует впечатляющий рост, оцениваемый в 49,1% в год. Этот стремительный темп развития обусловлен внедрением передовых методов, таких как многоагентные системы и самооценка моделей. Ожидается, что дальнейшее развитие этих технологий позволит создавать искусственный интеллект, отличающийся не только повышенной интеллектуальностью и надежностью, но и соответствующий человеческим ценностям и принципам. Такой прогресс открывает возможности для создания более эффективных и безопасных систем, способных решать сложные задачи в различных областях, от автоматизации бизнес-процессов до научных исследований и образования.

Размышляя над архитектурой систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), представленных в статье, становится очевидной их органическая природа. Эти системы — не просто набор инструментов для извлечения и генерации, но сложные экосистемы, требующие постоянного внимания и адаптации. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Развитие и совершенствование вычислительных систем не должно ограничиваться простой обработкой чисел, но и распространяться на все, что может быть выражено логикой». Действительно, надежность и доверие к RAG-системам напрямую зависят от продуманности модульной архитектуры и строгих метрик оценки, что подтверждает необходимость взращивания, а не строительства таких систем. Каждый архитектурный выбор — это, по сути, пророчество о будущем сбое, и осознание этого факта — ключ к созданию устойчивых и эффективных систем.

Что же дальше?

Размышления о системах, именуемых «Retrieval-Augmented Generation», неизбежно приводят к осознанию их фундаментальной хрупкости. Не в смысле технических сбоев — те неизбежны и даже желательны, как акт самоочищения системы. Проблема глубже: в самом стремлении к построению «надежных» знаний. Каждая архитектурная деталь, каждый модуль — это пророчество о будущем месте, где система даст сбой, о точке, где иллюзия всезнания рухнет. Ибо система, которая никогда не ломается, мертва.

Попытки оценить «достоверность» подобных конструкций кажутся особенно наивными. Оценка всегда субъективна, всегда отражает предвзятость создателя. Настоящая проверка — это время, которое безжалостно выявляет несостоятельность любой заранее заданной «истины». Не стоит стремиться к идеальному решению, ибо в идеальном решении не остаётся места для человека, для его способности к сомнению и переосмыслению.

Будущее, вероятно, за системами, которые признают собственную неполноту, которые видят в ошибке не недостаток, а возможность для роста. Не за «умными» машинами, а за экосистемами, в которых человек и алгоритм существуют в состоянии постоянного диалога и взаимного обучения. Это не инженерная задача, а искусство выращивания, требующее терпения, смирения и готовности к неожиданностям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05264.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-13 03:06

🚀 Квантовые новости