Chatbot RAG
Un chatbot RAG este o inteligență artificială conversațională care folosește generarea augmentată prin recuperare: caută informații relevante într-o sursă de cunoștințe în momentul în care răspunde și folosește conținutul recuperat pentru a-și fundamenta răspunsul, în loc să se bazeze doar pe ce a memorat modelul în timpul antrenării.
RAG înseamnă generare augmentată prin recuperare (retrieval-augmented generation). Un chatbot RAG combină un model de limbaj mare cu un pas de recuperare: când un utilizator pune o întrebare, sistemul caută mai întâi într-o sursă de cunoștințe (articole de ajutor, documentație de produs, politici, tichete anterioare) pasajele cele mai relevante, apoi transmite acele pasaje modelului ca context, astfel încât răspunsul generat să se bazeze pe informații reale și actuale, nu doar pe datele generale de antrenare ale modelului.
Din punct de vedere tehnic, sursa de cunoștințe este de obicei împărțită în fragmente, convertită în reprezentări vectoriale (embeddings) și stocată într-o bază de date vectorială sau un index de căutare. În momentul interogării, întrebarea utilizatorului este transformată în vector și comparată cu acel index pentru a recupera cele mai apropiate pasaje. Acele pasaje sunt inserate în prompt, iar modelul generează un răspuns care se bazează pe ele, adesea cu trimiteri către sursă.
Principalul avantaj al RAG față de un model de limbaj simplu este acuratețea și actualitatea. Deoarece răspunsurile sunt legate de conținutul recuperat, un chatbot RAG poate reflecta informații care nu existau când a fost antrenat modelul, poate rămâne aliniat la politicile tale specifice și poate reduce halucinațiile, oferind modelului material de referință de pe care să lucreze. Actualizarea bazei de cunoștințe actualizează răspunsurile botului. Fără reantrenarea modelului.
RAG nu este o soluție magică. Calitatea răspunsurilor depinde puternic de calitatea recuperării: dacă în index lipsește conținut, dacă fragmentarea este slabă sau dacă returnează pasaje irelevante, modelul poate totuși produce răspunsuri greșite sau vagi. Sistemele RAG bune investesc în conținut sursă curat, în fragmentare bine gândită, în clasarea solidă a rezultatelor recuperate și în verificări de fundamentare care împiedică modelul să se abată dincolo de ce a fost recuperat.
Mercateer este construit pe acest tipar care pune cunoștințele pe primul loc. Fiecare agent recuperează din propriile tale documente, întrebări frecvente și politici și își fundamentează răspunsurile pe acel material, astfel încât răspunsurile rămân corecte și conforme politicilor, mai aproape de un sistem RAG bine construit decât de un arbore de decizie scriptat care cunoaște doar traseele cablate manual dinainte.
Termeni înrudiți
