Haɓaka dawo da ƙirƙira (RAG)
Gajeriyar ma'ana
Haɓaka dawo da ƙirƙira (RAG) wata dabara ce inda tsarin AI na farko yana dawo da wurare masu dacewa daga tushen amintacce, kamar tushen ilimi ko katin samfur, sannan yana ba su ga samfurin harshe don amsar sa ta dogara ga waɗannan wuraren maimakon tunaninsa kawai.
A wannan shafin
Me ya sa RAG ke akwai
Samfurin harshe yana koya daga hoton rubutu na dindindin. Ba ya san ka'idar dawowar ku, farashin ku na yanzu ko samfurin da kuka ƙara wannan safiyar, kuma idan an tambaye shi duk da haka yana iya samar da amsa mai yiwuwa amma ba daidai ba. Sabunta samfurin duk lokacin da abun cikin ku ya canza zai kasance mai jinkiri da tsada.
RAG yana magance wannan ta hanyar adana ilimi a waje da samfurin. Abun cikin ku yana cikin ajiyar da za a iya bincika wanda za ku iya sabuntawa a kowane lokaci; samfurin yana tambayar kawai don karanta wuraren da suka dace da fassara amsa. An bayyana wannan hanyar ta Lewis da abokan aikinsa a Facebook AI Research a 2020.
Yadda yake aiki, mataki-mataki
Da farko, abun cikin yana shirya: takardu, shafukan yanar gizo ko rajistar samfur suna raba zuwa wurare, kuma kowanne wuri yana canza zuwa embedding — jerin lambobi da ke ɗaukar ma'anarsa. Ana adana waɗannan embeddings a cikin jerin vector, yawanci tare da jerin kalmomi na gargajiya.
Lokacin da tambaya ta iso, ana canza ta da wannan hanyar kuma ana dawo da wuraren mafi kusa, wani lokaci tare da binciken kalmomi ko tacewa kamar harshe ko rukuni. Ana saka wuraren mafi kyau cikin umarnin samfurin tare da umarnin don amsa daga gare su. Yawancin tsarin kuma suna dawo da tushe, don haka mai karatu zai iya duba inda amsar ta fito.
Iyakoki da za a sani
RAG yana da kyau kamar yadda yake dawo da. Idan wuri mai kyau yana bacewa, yana da tsoho ko kuma an raba shi da kyau, samfurin yana amsa daga wuri mara kyau ko kuma yana komawa ga tunaninsa. Tambayoyin tsari — "jaket mafi arha a cikin aji a girman M" — suna samun sabis mara kyau daga binciken kamanceceniya kawai kuma suna buƙatar tacewa akan ainihin bayanai. Kuma samfurin na iya karanta wuri da ba daidai ba, don haka amsoshin kan batutuwan masu saurin jiki ya kamata a duba ko a haɓaka.
Wannan shine dalilin da ya sa tsarin samarwa ke haɗa RAG tare da binciken tsari, ƙa'idodin sabuntawa da ke sake haɗa abun ciki lokacin da ya canza, da kuma umarnin bayyananne don faɗi lokacin da tushe ba su ƙunshi amsar ba.
RAG a cikin sabis na abokin ciniki
Don mai ba da tallafi ko mai sayar da kayayyaki, RAG shine abin da ke ba da damar wakilin ya amsa daga FAQ ɗinku, ƙa'idodin ku da katin ku a cikin harshe na abokin ciniki, da nuna shafin da ya yi amfani da shi. A cikin AI SmartTalk, ilimin da mai ba da tallafi ke amsa daga — shafukan yanar gizo, takardu, shigarwar FAQ da samfuran da aka haɗa — ana jera su wannan hanyar, kuma tambayoyin samfur suna amfani da tacewa akan farashi, zaɓuɓɓuka da ajiyar.
Tambayoyi da aka yawan yi
Shin RAG daidai yake da daidaitawa?
A'a. Daidaitawa yana canza nauyin samfurin ta hanyar horar da shi akan misalai; RAG yana barin samfurin ba tare da canji ba kuma yana ba shi daidai bayanin a lokacin tambaya. RAG yawanci shine mafi kyawun zaɓi don gaskiya waɗanda ke canzawa, kamar farashi, ajiyar ko ƙa'idodi.
Shin RAG yana dakatar da hango AI?
Yana rage su sosai, saboda samfurin yana amsa daga wurare na gaske, amma ba ya cire su. Kyakkyawan dawo, umarni don yarda lokacin da tushe suka yi shiru, da kuma mika wa mutum don batutuwan masu saurin jiki har yanzu suna da mahimmanci.
Menene bayanan vector?
Ajiyar da ke jera embeddings don haka wuraren da suka fi kusa da ma'anar tambaya za a iya samun su cikin sauri. Shine matakin dawo da na al'ada na tsarin RAG, yawanci tare da binciken kalmomi.
Shin RAG na iya aiki tare da katin samfur?
I, amma samfuran suna buƙatar fiye da binciken kamanceceniya: mai ba da tallafi ya kamata ya tace akan filayen tsari kamar farashi, girma ko ajiyar, sannan ya yi amfani da RAG don bayanai da jagororin sayayya.