Language
Country/Area
No result found
Bagaimana teknologi RAG mendorong pengetahuan AI ke tingkat yang lebih tinggi? Ungkapkan rahasia metode yang menakjubkan ini!
Dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, teknologi Retrieval Augmented Generation (RAG) memimpin revolusi, mendorong pengetahuan model AI generatif ke puncak baru. Teknologi ini tidak hanya memungkinkan Large Language Model (LLM) memiliki kemampuan untuk mengambil informasi, tetapi juga memanfaatkan informasi dokumen terbaru untuk meningkatkan akurasi dan relevansi responsnya. Artikel ini akan membahas secara mendalam cara kerja RAG, langkah-langkah utama dalam implementasinya, dan tantangan yang dihadapinya.
Gambaran Umum Proses RAG
Proses RAG terdiri dari empat tahap utama: persiapan data, pengambilan, penyempurnaan, dan pembuatan. Setiap langkah sangat penting untuk hasil akhir, dan kami akan menjelaskan tahap-tahap ini satu per satu.
Pengindeksan Data
Sebelum menggunakan teknik RAG, semua data referensi harus diubah menjadi vektor penyematan yang dapat dipahami LLM. Vektor penyematan ini adalah representasi matematis dari data dan terutama digunakan untuk mempercepat proses pengambilan. Proses ini dapat dilakukan untuk berbagai jenis data (data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur).
Fase Pencarian
Saat pengguna mengajukan kueri, pengambil dokumen pertama-tama dipanggil untuk memilih dokumen yang paling relevan, yang akan digunakan untuk menyempurnakan kueri. Keakuratan pengambilan dipengaruhi oleh banyak faktor, termasuk jenis indeks dan pilihan metode pengambilan.
Fase penyempurnaan
Saat dokumen relevan diambil, model akan memasukkan informasi yang diambil ke dalam LLM melalui rekayasa petunjuk untuk menyempurnakan kueri asli pengguna. Versi baru model RAG juga dapat mencapai perluasan kueri multidomain dan belajar dari pengambilan historis melalui memori dan peningkatan diri.
Fase Pembuatan
Terakhir, LLM membuat output berdasarkan kueri pengguna dan dokumen yang diambil. Untuk meningkatkan kualitas output, beberapa model juga menggunakan langkah-langkah tambahan seperti pemeringkatan ulang informasi yang diambil, pemilihan konteks, dan penyempurnaan.
Arah peningkatan teknologi RAG
Setiap tahap dalam proses RAG dapat ditingkatkan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi.
Peningkatan Encoder
Ada banyak potensi untuk peningkatan dalam cara teks dikodekan, termasuk pengodean menggunakan vektor renggang dan vektor padat. Vektor renggang biasanya berisi hampir semua elemen nol, sedangkan vektor padat lebih kecil dan berisi lebih sedikit elemen nol. Untuk meningkatkan kalkulasi kesamaan, berbagai metode dapat digunakan, seperti operasi produk titik cepat, perkiraan tetangga terdekat, atau pencarian centroid.
Peningkatan model bahasa dan retriever
Peningkatan kualitas retrieval merupakan arah penelitian yang penting, dan beberapa metode dapat melatih retriever terlebih dahulu berdasarkan tugas pengisian-kosong terbalik. Untuk LLM, dengan mendesain ulang model bahasa, adalah mungkin untuk mencapai kebingungan yang sama seperti model besar dalam jaringan yang lebih kecil.
Teknologi Blok Data
Teknologi chunking menggunakan berbagai strategi untuk membagi data menjadi vektor guna memfasilitasi kueri yang efisien oleh retriever. Dalam hal ini, metode seperti blok dengan panjang tetap dengan tumpang tindih, chunking berbasis sintaksis, dan chunking berbasis format file telah mencapai hasil yang luar biasa.
Tantangan
Meskipun teknologi RAG dapat meningkatkan kinerja LLM secara signifikan, masih ada tantangan dalam aplikasi praktis, terutama saat menghadapi sumber data eksternal berskala besar, kecepatan retrieval mungkin lambat. Selain itu, teknologi RAG tidak dapat sepenuhnya menghilangkan tantangan yang dihadapi oleh LLM tradisional, seperti pembuatan konten "fiktif".
Teknologi RAG tidak hanya mengubah cara pengambilan informasi, tetapi juga mendefinisikan ulang potensi penerapan AI generatif.
Dalam proses mengeksplorasi teknologi RAG, kita tidak dapat tidak berpikir: Di masa depan, bagaimana kita dapat secara efektif menggunakan teknologi luar biasa ini untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan yang lebih dalam untuk berbagai bidang?
