RAG e LLM Una nuova frontiera in Dynamic Language Modeling

RAG e LLM Una Nuova Frontiera nel Dynamic Language Modeling

Quali sfide pongono gli LLM? I modelli linguistici tradizionali, come GPT-4 e Llama2, affrontano limiti intrinseci. La loro natura statica li lega a un limite conoscitivo fisso, rendendoli inconsapevoli degli sviluppi successivi alla loro ultima data di formazione. Pur racchiudendo grandi quantità di dati, la loro conoscenza ha dei limiti. Infondere informazioni nuove spesso significa un ciclo di riformazione esaustivo – sia in termini di risorse computazionali che di tempo. Inoltre, il loro approccio generalistico a volte manca di precisione necessaria per i domini specializzati. Ecco dove entra in gioco la Generazione con Recupero Aumentato (RAG).

Introduzione a RAG (Generazione con Recupero Aumentato)

RAG è una fusione rivoluzionaria di due potenti intelligenze artificiali: un recupero e un generatore. Permette a un modello linguistico di recuperare dinamicamente dati pertinenti da un vasto corpus esterno e quindi creare una risposta coerente basata su queste informazioni.

Il Potere di RAG nelle Applicazioni Quotidiane

Vediamo un esempio di caso d’uso di Generazione con Recupero Aumentato nella vita reale. Consideriamo uno scenario di chatbot per il supporto clienti. Inizialmente, faccio una domanda semplice a un modello LLM su Qwak, “come installare il Qwak SDK?”. Successivamente, arricchisco la domanda con informazioni dalla documentazione ufficiale di Qwak che vengono inserite in uno Store di Vettori.

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Come puoi vedere, senza i dati di RAG e dello Store di Vettori, il modello non è in grado di generare una risposta professionale. Con RAG, la risposta è più dettagliata ed arricchita di informazioni pertinenti aggiuntive. La combinazione di recupero e generazione dà al modello la capacità di “prelevare” da fonti recenti e fornire una risposta più completa.

Come RAG Migliora l’LLM?

• Affrontando la Conoscenza Statica: RAG si libera dai vincoli della conoscenza statica recuperando dinamicamente informazioni da corpora esterni in continua evoluzione.
• Ampliamento della Conoscenza: A differenza di modelli autonomi come GPT-4, RAG sfrutta database esterni amplificando l’orizzonte di conoscenza.
• Riduzione della Riformazione: RAG riduce la necessità di riformazione periodica. Invece, è possibile aggiornare il database esterno mantenendo il sistema AI aggiornato senza stravolgere il modello.
• Miglioramento delle Risposte Specifiche del Dominio: RAG può attingere a database specifici del dominio, ad esempio repository medici, per fornire risposte dettagliate e accurate.
• Bilanciamento di Ampiezza e Profondità: RAG unisce la forza del recupero e della generazione. Mentre il lato generativo assicura rilevanza contestuale, l’aspetto del recupero si tuffa in profondità per approfondimenti dettagliati.

Generazione con Recupero Aumentato – Architettura

• Fase del Processo di Ingestione dei Dati: In questa fase, il sistema organizza la raccolta dei dati pertinenti e li converte in embedding. Questi embedding processati sono successivamente strutturati per fornire al modello LLM il contesto necessario per generare le risposte.
• Fase di Recupero: In questa fase entra in gioco il meccanismo di recupero, individuando i segmenti di dati più rilevanti tra i set di dati disponibili.
• Fase di Generazione: Successivamente, il componente di generazione, utilizzando modelli simili a LLM, sintetizza una risposta che sia informata e in sintonia contestuale con i dati recuperati.

Pipeline dei Dati

La pipeline dei dati è la fase iniziale in cui i dati grezzi vengono acquisiti, elaborati e preparati per un ulteriore utilizzo nel sistema. Questo generalmente comporta:

1. Raccolta dei Dati: Ottenere dati grezzi da varie fonti.
2. Pre-elaborazione: Pulizia dei dati per rimuovere eventuali incongruenze, informazioni non pertinenti o errori. Questo passaggio può includere normalizzazione, tokenizzazione e altre tecniche di trasformazione dei dati.
3. Trasformazione utilizzando un modello di embedding: Conversione dei dati in un formato adatto all’utilizzo nei livelli successivi, convertendo i dati testuali in vettori numerici o embedding. L’obiettivo principale è catturare le relazioni semantiche tra parole/frasi in modo che le parole con significati simili siano vicine nello spazio di embedding.
4. Inserimento nello Store dei Vettori: Prima dell’inserimento, i vettori vengono spesso indicizzati per facilitare il recupero efficiente. Infine, i vettori indicizzati vengono archiviati nel database dei vettori.

Passaggio di Recupero

1. Elaborazione della Query: Questa è la fase iniziale in cui il sistema riceve una query dall’utente.

• Input: Potrebbe essere testo, immagine, ecc.
• Preelaborazione: Similmente alla pipeline di inserimento dei dati, i dati della query vengono preelaborati per corrispondere al formato richiesto dal modello di incorporamento.

1. Incorporamento delle Query: La query preelaborata viene convertita in un vettore di incorporamento utilizzando lo stesso modello (o uno compatibile) che è stato utilizzato per generare gli incorporamenti durante la pipeline di inserimento.
2. Ricerca di Similitudine: L’incorporamento della query viene quindi utilizzato per cercare nel repository dei vettori i vicini più prossimi.
3. Generazione dei Candidati: Basandosi sui vicini più prossimi, il sistema genera un insieme di punti dati candidati che potrebbero essere rilevanti per la query.
4. Filtraggio e Classificazione: Ulteriori operazioni di filtraggio e classificazione potrebbero essere applicate ai vicini recuperati per selezionare i migliori candidati.

Passaggio di Generazione

In alcuni sistemi, viene applicata un’elaborazione aggiuntiva ai candidati per generare l’output finale.

• LLM: Un modello come Llama2, GPT, Mistral potrebbe prendere i candidati e generare nuovi dati
• Agregazione: Nei casi delle raccomandazioni, i candidati vengono spesso aggregati per formare una risposta univoca.

Post-Elaborazione

I dati generati o la risposta potrebbero richiedere un’ulteriore elaborazione prima di essere presentati all’utente.

• Formattazione: Garantire che i dati siano in un formato user-friendly.
• Personalizzazione: Adattare l’output alle preferenze dell’utente.

Prompts di Concatenazione

Questo livello gestisce come i promts vengono alimentati nel LLM per controllarne l’output o guidarne il processo di generazione.

• Progettazione dei Prompts: Progettare dei promts che guidino il modello a generare output desiderati. Ciò può implicare iterazioni e perfezionamenti in base alle risposte del modello.
• Interazione Sequenziale: Alcuni compiti potrebbero richiedere l’invio sequenziale di più promts, con l’output del modello di un prompt utilizzato come input per il successivo. Questa “concatenazione” aiuta a guidare il modello verso un output più raffinato o specifico.
• Feedback Loop: Il livello di concatenazione dei promts potrebbe incorporare un meccanismo di feedback, in cui l’output del modello viene analizzato e i promts successivi vengono adattati di conseguenza.

L’interazione tra questi oggetti e livelli forma un sistema coerente in cui i dati grezzi vengono trasformati in informazioni azionabili, risposte o altri output desiderati utilizzando il potere dei modelli di linguaggio.

Per costruire un processo di concatenazione del genere, piattaforme come Langchain, LlamaIndex e AutoGPT sono tra le soluzioni prevalenti.

Conclusioni

L’integrazione di RAG nel contesto degli LLM segna una tappa significativa nel nostro percorso verso interazioni AI più dinamiche e informate. Questo progresso trasforma le capacità dei modelli di linguaggio come GPT-4, consentendo loro di accedere e utilizzare le informazioni più attuali senza i vincoli dei loro dati di addestramento iniziali. RAG raggiunge questo incorporando senza soluzione di continuità dati in tempo reale nella conversazione, assicurando che i modelli di apprendimento automatico rimangano pertinenti e informati. Le implicazioni per i settori professionali sono profonde; che si tratti di fornire consigli esperti o fornire supporto, RAG consente ai modelli di apprendimento automatico di offrire insights precisi e tempestivi. È un sofisticato balzo in avanti, garantendo che la comunicazione dei modelli rimanga all’avanguardia dell’innovazione, dell’accuratezza e dell’adattabilità.

Nel nostro prossimo articolo mostreremo come costruire un flusso RAG & LLM pronto per la produzione, rimanete sintonizzati!

Articolo originariamente pubblicato qui da Qwak. Ripubblicato con il permesso.