Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation) и как он работает

Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это метод, позволяющий языковым моделям (LLM) работать с актуальными внешними данными. Вместо того чтобы полагаться только на информацию, изученную во время обучения, RAG интегрирует модели с базами знаний, что значительно повышает их точность и актуальность.

Как работает RAG:

1. Извлечение данных: Модель обращается к внешнему источнику (например, базе знаний или CRM) для получения необходимой информации.
2. Комбинирование данных: На основе извлечённой информации модель формирует осмысленный ответ.
3. Генерация: Итоговый ответ становится точным и контекстуальным, поскольку включает в себя свежие данные.

Этот подход особенно полезен в сферах, требующих специализированных знаний, например, юриспруденции или технической поддержке. В таких случаях модель может одновременно использовать обширные языковые данные и точечную информацию из базы знаний.

Сбор базы знаний: где брать данные (документы, CRM, базы знаний)

Создание базы знаний – ключевой этап, определяющий качество работы нейро-сотрудника. Источники данных должны быть тщательно отобраны и структурированы, чтобы модель могла эффективно обрабатывать запросы.

Основные источники данных:

1. Официальные документы и нормативные акты: Полезны для юридических или технических нейро-сотрудников.
2. Корпоративные базы знаний: Включают внутренние инструкции, гайды, процедуры.
3. Отзывы и обратная связь: Используются для обучения модели взаимодействию с клиентами.
4. Публичные веб-ресурсы: Сайты компании, лендинги и другие открытые данные.

Примером успешного использования таких данных стал проект нейро-консультанта для маркетплейса курсов Tutortop. Модель была обучена на данных с лендингов компании, отзывах и пуле тестовых вопросов. В результате нейро-консультант не только справляется с запросами клиентов, но и помогает формировать базу знаний для автоматизации ответов.

Дообучение нейро-сотрудника: зачем это нужно

Большие языковые модели обучены на обширных текстовых данных, но часто им не хватает знаний, специфичных для конкретного бизнеса. Дообучение позволяет адаптировать модель под уникальные задачи.

Почему это важно:

1. Учет специфики бизнеса: Например, юридическая модель должна знать законы и внутренние регламенты компании.
2. Повышение точности: Специализированное обучение помогает сократить количество ошибок.
3. Актуализация данных: Дообучение позволяет обновлять модель, добавляя новые данные.

Такой подход был реализован выпускником нашего курса, который разработал нейро-юриста. Модель прошла дообучение на базе данных из законов и экспертных консультаций. Это позволило нейро-юристу предоставлять качественные первичные консультации, соответствующие уровню специалиста-человека.

Практические примеры: использование нейро-сотрудника с готовой базой знаний

Готовая база знаний позволяет нейро-сотрудникам решать широкий спектр задач. Такие системы успешно внедряются в различных сферах бизнеса.

Примеры использования:

1. Обслуживание клиентов: Нейро-консультанты отвечают на вопросы пользователей, помогая решать их проблемы быстрее.
2. Юридические консультации: Нейро-юристы предоставляют первичную помощь, разгружая специалистов.
3. Внутренние процессы: Модели помогают сотрудникам компании находить информацию, анализировать данные и выполнять повседневные задачи.

Нейро-юрист, созданный выпускником нашего университета, продемонстрировал, как правильно интегрированная база знаний может улучшить работу специалистов. Модель не только консультирует, но и предлагает записаться на расширенные консультации, сохраняя данные взаимодействия в SQL-базе для дальнейшего использования.

Создание базы знаний – это фундамент, на котором строится успешная работа нейро-сотрудника. Использование RAG позволяет моделям работать с актуальными данными, а дообучение и правильно структурированные источники делают их мощным инструментом для бизнеса. На следующем занятии мы обсудим, как тестировать нейро-сотрудников, чтобы гарантировать их надёжность и соответствие требованиям.