Вопросы и ответы на ваших документах: Интеллект без облака

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет находить точные ответы на вопросы в ваших документах, не отправляя данные в сторонние сервисы.

Архитектура системы обеспечивает разделение секретов и локальную обработку данных, объединяя пользовательский интерфейс, клиентский API и серверную часть, включающую в себя модуль извлечения информации, ядро RAG и безопасное управление учётными данными.

Представлен полностью локальный гибридный метод извлечения и генерации ответов (RAG) для повышения точности и конфиденциальности обработки документов.

Организации, работающие с конфиденциальными документами, часто сталкиваются с дилеммой между мощностью облачных систем искусственного интеллекта и необходимостью защиты данных. В данной работе, посвященной ‘Local Hybrid Retrieval-Augmented Document QA’, представлено решение, сочетающее семантический анализ и точность ключевых слов, работающее исключительно на локальной инфраструктуре. Доказано, что предложенный подход позволяет достичь конкурентоспособной точности при ответе на сложные вопросы в юридических, научных и разговорных документах, сохраняя все данные на стороне пользователя. Не является ли это шагом к созданию корпоративного ИИ, где конфиденциальность и производительность дополняют друг друга?

Локальный RAG: Путь к Независимости и Контролю

Традиционные системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) часто обращаются к внешним API для выполнения таких задач, как поиск информации или генерация текста. Это создает определенные риски, связанные с задержкой ответа и, что более важно, с конфиденциальностью данных. Передача информации сторонним сервисам требует соблюдения строгих правил безопасности и может нарушать политику конфиденциальности, особенно при работе с чувствительной информацией. Кроме того, зависимость от внешних API делает систему уязвимой к перебоям в работе этих сервисов, что снижает общую надежность и доступность решения. В связи с этим, разработка систем, способных функционировать полностью локально, без необходимости обращения к внешним ресурсам, становится все более актуальной задачей.

Представленная система локального извлечения информации (RAG) разработана для полной работы в пределах локальной инфраструктуры, что обеспечивает повышенную скорость обработки и строгий контроль над данными. В отличие от традиционных решений, полагающихся на внешние API, данная система исключает передачу конфиденциальной информации сторонним сервисам, минимизируя риски, связанные с безопасностью и приватностью. Полностью локализованная архитектура позволяет организациям сохранять полный контроль над данными и процессами обработки, обеспечивая соответствие строгим нормативным требованиям и стандартам безопасности. Такой подход особенно актуален для отраслей, где конфиденциальность и скорость доступа к информации имеют первостепенное значение, например, в финансовом секторе, здравоохранении или государственных учреждениях.

Представленная система расширяет базовую архитектуру RAG, делая акцент на использовании локальных ресурсов и полном контроле над данными. В отличие от традиционных решений, полагающихся на внешние API, данная разработка позволяет осуществлять все операции непосредственно на аппаратном обеспечении пользователя. Такой подход не только значительно снижает задержки, связанные с передачей данных, но и обеспечивает повышенную безопасность и конфиденциальность информации, поскольку она не покидает пределы локальной инфраструктуры. Это особенно важно для организаций, работающих с чувствительными данными или предъявляющих строгие требования к соблюдению нормативных актов. Использование локальных ресурсов также открывает возможности для более гибкой настройки и оптимизации системы под конкретные задачи и потребности.

В основе данной системы лежит фреймворк LangChain, обеспечивающий гибкость и масштабируемость архитектуры. LangChain позволяет модульно строить конвейер обработки информации, что упрощает адаптацию системы к различным задачам и объемам данных. Благодаря этому подходу, отдельные компоненты – такие как загрузчики документов, векторные базы данных и языковые модели – могут быть легко заменены или обновлены без изменения всей системы. Такая модульность не только облегчает поддержку и развитие, но и позволяет эффективно использовать ресурсы, масштабируя отдельные части системы по мере необходимости, что особенно важно при работе с большими объемами информации и сложными запросами.

Гибридный Поиск: Баланс Скорости и Смысла

Гибридный поиск сочетает в себе точность лексического поиска, основанного на ключевых словах, с возможностью семантического поиска, учитывающего смысл запроса. Традиционные методы поиска, такие как BM25, эффективно находят документы, содержащие заданные термины, однако не всегда способны выявить релевантные материалы, выраженные другими словами. В отличие от них, семантический поиск, использующий векторные представления документов и запросов, позволяет находить материалы, близкие по смыслу, даже если в них отсутствуют точные ключевые слова. Комбинирование этих подходов позволяет получить более полные и точные результаты поиска, максимизируя как скорость, так и релевантность.

Алгоритм BM25 (Best Matching 25) представляет собой функцию оценки релевантности, широко используемую в информационном поиске для лексического сопоставления. Его эффективность обусловлена скоростью обработки и способностью быстро находить документы, содержащие заданные ключевые слова. BM25 учитывает частоту встречаемости термина в документе и общей частоте термина во всей коллекции, что позволяет эффективно ранжировать документы по релевантности запросу. В контексте гибридного поиска, BM25 служит этапом предварительной фильтрации, быстро идентифицируя наиболее вероятные кандидаты на основе точного совпадения терминов, что обеспечивает быстрый результат и снижение вычислительной нагрузки.

В дополнение к BM25, для захвата семантической схожести используются плотные векторные представления (Dense Embeddings), создаваемые моделью BGE (HuggingFace). В отличие от лексического сопоставления, которое ищет точные совпадения ключевых слов, плотные представления кодируют смысл текста, позволяя идентифицировать релевантные фрагменты даже при использовании синонимов или перефразировок. Модель BGE преобразует текстовые фрагменты в векторы высокой размерности, где близость векторов соответствует семантической схожести текстов. Это позволяет системе находить информацию, которая концептуально соответствует запросу, даже если в запросе и документе не используются идентичные слова или фразы.

Компонент EnsembleRetriever в LangChain обеспечивает бесшовную интеграцию методов разреженного (sparse) и плотного (dense) поиска, формируя устойчивый и адаптивный конвейер поиска. Экспериментальные данные показывают, что конфигурация с весом 30% для разреженного поиска (BM25) и 70% для плотного поиска (на основе BGE) демонстрирует конкурентоспособные результаты, что подтверждается графиком, представленным на рисунке 4. Такой гибридный подход позволяет сочетать скорость лексического сопоставления с семантическим пониманием, повышая общую эффективность поиска релевантной информации.

Оптимальное соотношение гибридных весов 30/70 обеспечивает конкурентоспособные результаты в задачах позиционирования по MS MARCO и SQuAD.

Загрузка и Предобработка Документов: Подготовка к Анализу

Система поддерживает загрузку документов различных распространенных форматов посредством специализированных загрузчиков, известных как ‘Loaders’. В частности, реализована поддержка файлов PDF посредством ‘PyPDFLoader’, CSV файлов с использованием ‘CSVLoader’, и JSON файлов при помощи ‘JSONLoader’. Данные загрузчики обеспечивают автоматическое извлечение текста из соответствующих форматов, подготавливая его к дальнейшей обработке и индексации. Использование специализированных загрузчиков позволяет оптимизировать процесс обработки документов и обеспечивает совместимость с широким спектром источников данных.

Входящие документы подвергаются обработке с использованием алгоритма ‘RecursiveCharacterTextSplitter’, который разбивает текст на более мелкие, управляемые фрагменты для последующего извлечения информации. Данный алгоритм рекурсивно разделяет текст по символам-разделителям, таким как пробелы и знаки препинания, до тех пор, пока размер фрагментов не достигнет заданного порога. Это позволяет эффективно обрабатывать документы различной длины и структуры, обеспечивая оптимальную производительность при поиске и извлечении релевантных данных. Размер фрагментов и стратегия разделения могут быть настроены для конкретных типов документов и задач.

Предварительная обработка документов, включающая разбиение на фрагменты, оптимизирует скорость поиска релевантной информации и повышает качество ответов. Разделение больших документов на более мелкие, управляемые фрагменты позволяет системе быстрее идентифицировать и извлекать наиболее подходящие отрывки, соответствующие запросу пользователя. Это, в свою очередь, обеспечивает предоставление более точных и контекстуально значимых ответов, поскольку поиск осуществляется не по всему документу, а по узкоспециализированным частям, максимально соответствующим поставленной задаче. Уменьшение размера обрабатываемых блоков данных также снижает вычислительную нагрузку и ускоряет процесс поиска.

Для повышения производительности система поддерживает аппаратное ускорение посредством использования графических процессоров (GPU) и платформы CUDA. Применение GPU позволяет добиться ускорения генерации векторных представлений (embeddings) в 4.2 раза и повышения скорости логического вывода (inference) в 3 раза при обработке больших объемов данных. Это достигается за счет параллельной обработки данных на GPU, что значительно сокращает время, необходимое для выполнения ресурсоемких операций, таких как вычисление векторных представлений и поиск релевантной информации.

Генерация Ответов с Использованием Локальных LLM: Автономность и Контроль

Локальная система RAG использует платформу Ollama для запуска языковой модели Llama 3.2 непосредственно на локальном оборудовании. Это позволяет исключить зависимость от внешних API для генерации ответов, обеспечивая полный контроль над процессом и устраняя необходимость передачи данных сторонним сервисам. Развертывание Llama 3.2 через Ollama позволяет осуществлять генерацию ответов в автономном режиме, что критически важно для приложений, требующих конфиденциальности данных и гарантированной доступности, а также для случаев, когда сетевое подключение ограничено или отсутствует.

Использование локально развернутой языковой модели (LLM) посредством системы, такой как ‘Local RAG System’ с ‘Ollama’ и ‘Llama 3.2’, обеспечивает повышенную конфиденциальность данных, поскольку вся обработка запросов и генерация ответов происходит на локальном оборудовании, исключая передачу данных внешним сервисам. Кроме того, локальное развертывание предоставляет полный контроль над поведением модели, позволяя пользователям настраивать параметры, обучать модель на собственных данных и применять специфические фильтры для обеспечения соответствия требованиям безопасности и регуляторным нормам, что невозможно при использовании облачных API.

Оценка сгенерированных ответов осуществляется по двум ключевым параметрам: «Faithfulness» (соответствие ответа исходным данным) и «Confidence» (уверенность модели в правильности ответа). Проверка «Faithfulness» направлена на выявление случаев, когда ответ содержит информацию, не подтверждаемую контекстом, что позволяет минимизировать галлюцинации. Оценка «Confidence» позволяет определить степень уверенности модели в предоставленном ответе, что может быть использовано для фильтрации или перепроверки ответов с низкой уверенностью. Комбинированное использование этих двух метрик обеспечивает повышение точности и надежности генерируемых ответов.

Методология “LLM-as-Judge”, реализованная с использованием модели Gemini, позволила оценить частоту галлюцинаций в сгенерированных ответах. Анализ трех различных наборов данных показал, что уровень галлюцинаций варьируется от 0.8% до 6.2%. Данный показатель определяет вероятность выдачи моделью информации, не подтвержденной исходными данными, что является критически важным фактором при оценке надежности и достоверности генерируемых ответов.

Системная Архитектура и Коммуникация: Основа Надежности и Масштабируемости

Локальная система RAG построена на клиент-серверной архитектуре, использующей фреймворк Flask для обеспечения гибкого API. Такой подход позволяет системе адаптироваться к различным требованиям и легко интегрироваться в существующие рабочие процессы. Flask, будучи легковесным и расширяемым фреймворком, обеспечивает высокую производительность и упрощает разработку и поддержку системы. Гибкость API, реализованного на основе Flask, дает возможность подключать различные клиентские приложения и настраивать взаимодействие с системой в соответствии с конкретными задачами, обеспечивая тем самым широкую функциональность и удобство использования.

Для обеспечения надежной передачи данных между клиентской и серверной частями системы используется технология TCP-сокетов. В отличие от UDP, TCP гарантирует доставку пакетов в правильном порядке и без потерь, устанавливая соединение перед началом обмена информацией. Это особенно важно для запросов и ответов, содержащих большие объемы текста или структурированные данные, поскольку исключает необходимость повторной отправки потерянных фрагментов. Стабильное соединение, обеспечиваемое TCP-сокетами, позволяет системе эффективно обрабатывать запросы пользователей и предоставлять точные и полные ответы, что критически важно для работы системы поиска и извлечения информации.

Архитектура системы разработана с учетом возможности масштабирования, позволяя адаптировать ее к возрастающим объемам данных и пользовательским запросам без существенной потери производительности. Особое внимание уделено простоте интеграции с уже существующими рабочими процессами и инфраструктурой, что достигается благодаря использованию стандартных протоколов и форматов данных. Это позволяет организациям быстро внедрить систему в свои текущие операции, минимизируя затраты на переоборудование и обучение персонала. Гибкость архитектуры позволяет легко добавлять новые модули и функции, обеспечивая долгосрочную актуальность и приспособляемость системы к изменяющимся потребностям.

Оценка системы показала стабильные результаты на популярных наборах данных для ответов на вопросы, таких как SQuAD и Natural Questions. Этот вывод подтверждается узкими доверительными интервалами для метрики Recall@10, что свидетельствует о высокой надежности и воспроизводимости полученных результатов. Узкий интервал указывает на то, что система стабильно извлекает релевантную информацию в топ-10 ответов, минимизируя влияние случайных факторов на качество поиска. Это особенно важно для приложений, где требуется предсказуемая и надежная производительность, например, в системах поддержки клиентов или при анализе больших объемов текста. Стабильность результатов позволяет с уверенностью внедрять данную систему в практические задачи и ожидать сопоставимого уровня производительности в различных сценариях.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к преодолению ограничений, свойственных традиционным системам обработки информации. Авторы не просто предлагают решение для ответа на вопросы по документам, но и создают платформу, в которой конфиденциальность данных и точность ответов идут рука об руку. Этот подход, где локальная обработка и гибридный поиск становятся ключевыми элементами, перекликается с философией поиска новых путей обхода существующих правил. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это большая машина для создания возможностей». Действительно, данная работа открывает новые возможности для безопасного и эффективного использования больших языковых моделей, позволяя извлекать знания из документов, не опасаясь утечки данных или галлюцинаций.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует возможность создания полностью локальной системы извлечения и генерации ответов, поднимает вопросы, которые не терпят ответов простыми улучшениями алгоритмов. Иллюзия «понимания» текста, создаваемая большими языковыми моделями, остаётся иллюзией. Система, лишенная доступа к глобальным знаниям, неизбежно столкнётся с ограничениями, проявляющимися в неспособности к экстраполяции и критическому осмыслению информации. Успешная реализация локального RAG лишь подчеркивает необходимость разработки методов оценки не просто точности ответа, но и степени его обоснованности – то есть, насколько ответ опирается на представленные данные, а не на внутренние «галлюцинации» модели.

Будущие исследования должны быть направлены на создание систем, способных к самодиагностике и выявлению собственных ограничений. Интересным направлением представляется разработка методов «гибридной» локализации – объединения преимуществ локальных моделей с возможностями ограниченного, контролируемого доступа к внешним источникам знаний. Важно помнить, что безопасность данных – это не просто техническая задача, но и философская проблема: каждый запрос – это компромисс между приватностью и полнотой информации.

И, наконец, стоит задуматься о том, что сама концепция «вопроса» может быть предвзятой. Что, если истинное понимание документа заключается не в ответе на заданный вопрос, а в способности увидеть связи, которые изначально не были очевидны? Поиск ответов – лишь один из способов взаимодействия с информацией. А может быть, истинная архитектура знания лежит за пределами вопросов и ответов?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10297.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-16 01:31

🚀 Квантовые новости