Duże modele językowe (LLM) to potężne systemy sztucznej inteligencji, które są trenowane na ogromnych zbiorach danych. Mają wiele parametrów, które pozwalają im wykonywać różne zadania, jak odpowiadanie na pytania, tłumaczenie języków i uzupełnianie zdań. Ich mocną stroną jest szerokie uogólnianie różnych tematów i płynne generowanie języka. Pojawiają się również pewne ograniczenia. Tu z pomocą może przyjść generowanie wspomagane wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation).
RAG usprawnia działanie dużych modeli językowych poprzez włączenie funkcji wyszukiwania informacji przed generowaniem odpowiedzi. PSIqualicision A2 jest systemem opartym na technologii RAG, który łączy systemy wyszukiwania i sztuczną inteligencję, umożliwiając generowanie dokładnych i trafnych informacji, które odwołują się do wiarygodnych źródeł danych.
Wyzwania modeli LLM i rozwiązanie oferowane przez RAG
Modele LLM mają pewne ograniczenia dla użytkowników. Po pierwsze, mogą generować halucynacje, czyli dostarczać przekonujących, choć nieprawdziwych informacji, ponieważ ich odpowiedzi opierają się tylko na wyuczonych wzorcach. Halucynacje utrudniają przypisanie źródeł do generowanych informacji, co podważa ich wiarygodność.
Ponadto modele LLM opierają się na statycznej bazie wiedzy, ponieważ dane i informacje, które pojawią się po zakończeniu ich procesu uczenia, pozostają niedostępne. Dlatego modele te są niewiarygodne w przypadku zapytań w czasie rzeczywistym lub zapytań specjalistycznych.
Ponadto szkolenie modeli LLM jest bardzo kosztowne, ponieważ wykorzystują one ogromne zbiory danych i aby zachować zgodność z faktami, muszą być od czasu do czasu aktualizowane. Ograniczenia te mogą podważać ich dokładność i użyteczność, zwłaszcza w przypadku specyficznych lub stale ewoluujących dziedzin wiedzy.
Aby rozwiązać ten problem, systemy RAG łączą zalety wyszukiwania informacji i generatywnej sztucznej inteligencji, aby generować dokładne, kontekstowo trafne i dynamiczne odpowiedzi i wyniki. Dzięki integracji wiedzy zewnętrznej lub specyficznej dla danej dziedziny z procesem generowania, systemy RAG eliminują ograniczenia dużych modeli językowych (LLM), które opierają się wyłącznie na swojej wyuczonej wiedzy ogólnej.
Czym jest system PSIqualicision A2 RAG?
PSIqualicision A2 (Ask & Answer) to system RAG, który wyposaża aplikacje, takie jak portale dla klientów, systemy wsparcia lub narzędzia wewnętrzne, w godny zaufania interfejs konwersacyjny oparty na dokumentacji. Dzięki zastosowaniu technologii RAG, system generuje odpowiedzi oparte na wiarygodnych materiałach, takich jak dokumentacja produktu, instrukcje obsługi, dokumenty koncepcyjne i bazy wiedzy.
Najważniejsze cechy PSIqualicision A2
- PSIqualicision A2 to ekonomiczne podejście do poprawy odpowiedzi generowanych przez LLM, dzięki czemu narzędzie pozostaje niezawodne, trafne i użyteczne w różnych kontekstach. PSIqualicision A2 nie jest tradycyjną funkcją chatbota.
- System rozszerza i tak już potężne możliwości LLM na konkretne dziedziny lub wewnętrzną bazę wiedzy organizacji bez konieczności ponownego szkolenia modelu.
- Może być konfigurowany przez użytkowników, którzy znają procesy biznesowe docelowych aplikacji, ale nie są wcale analitykami danych.
- PSIqualicision A2 jest bardzo elastyczny, jeśli chodzi o backend LLM. Obecnie działa na Ollama (modelu open source), a w późniejszym czasie zostanie on zastąpiony przez Google Gemini. W zależności od wymagań klienta można wymienić podstawowy LLM, co czyni system bardzo elastycznym.
- Wreszcie, PSIqualicision A2 ma wyraźną przewagę nad tradycyjnymi modelami LLM, jeśli chodzi o szybkość uczenia. Za każdym razem, gdy użytkownik przesyła dokument, przetwarzany jest tylko on, bez konieczności ponownego trenowania całego modelu. Dzięki temu wzbogacanie systemu o nową wiedzę jest znacznie łatwiejsze, szybsze i tańsze.
Funkcja kontekstowa, która wspiera organizację i zakres danych
W PSIqualicision A2 użytkownicy mogą przesyłać dokumenty do różnych grup zwanych kontekstami. Rozpoczynając rozmowę, mogą następnie wybrać, który kontekst (jeden lub więcej) powinien zostać uwzględniony. Dzięki temu system może rozdzielić dokumenty i uwzględnić tylko te informacje, które są istotne dla danego zakresu.
Scenariusze zastosowania PSIqualicision A2 opartego na RAG
Większość oprogramowania PSI jest już wyposażona w optymalizacje i komponenty decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji PSIqualicision – na przykład PSIpenta i PSIcommand.
| Scenariusz | Opis |
|---|---|
| Chatbot wsparcia produktu | Umożliwia aplikacjom obsługującym klientów udzielanie odpowiedzi na pytania techniczne dotyczące funkcjonalności produktu poprzez wyszukiwanie dokładnych fragmentów instrukcji obsługi. Każda odpowiedź zawiera linki lub odniesienia do oryginalnych dokumentów. |
| Interaktywna dokumentacja techniczna | Inżynierowie i pracownicy pomocy technicznej pytają o procedury konserwacyjne lub kody błędów; A2 odpowiada, podając dokładne informacje i wskazując odpowiednie sekcje w instrukcjach konserwacji lub dokumentach koncepcyjnych. |
| Elastyczne dopasowanie odpowiedzi | Użytkownicy mogą dostosowywać priorytety tematów za pomocą suwaków GUI — np. zmieniając nacisk rozmowy między „bezpieczeństwem”, „użytecznością” lub „wydajnością” — aby dostosować styl lub głębokość treści odpowiedzi. |
| Przeszkolenie w locie | Dzięki wbudowanym monitom potwierdzenia/odrzucenia system uczy się na podstawie interakcji, aby z czasem lepiej ustalać priorytety źródeł lub przeformułowywać odpowiedzi. |
Jak system PSIqualicision A2 oparty na RAG może usprawnić interakcję z użytkownikiem?
Załóżmy, że klient produkujący stal w hali produkcyjnej zadaje pytanie:
PSIqualicision A2:
- Pobierze odpowiednią sekcję z instrukcji obsługi produktu (np. rozdział 4, sekcja 2).
- Wygeneruje zwięzłą, jasną odpowiedź na podstawie tej treści.
- Odeśle użytkownika do konkretnego fragmentu, np. „Sprawdź instrukcję: rozdział 4, sekcja 2 — „czas trwania obróbki cieplnej dla różnych gatunków stali”.
- Poda link lub odnośnik, aby użytkownik mógł zapoznać się z pełną dokumentacją, jeśli chce.
Jeśli suwak „bezpieczeństwa” aplikacji jest ustawiony na wysokim poziomie, system kładzie nacisk na ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa i tolerancje kalibracji. Z biegiem czasu, jeśli użytkownik konsekwentnie koryguje lub akceptuje odpowiedzi, A2 uczy się wybierać najbardziej pomocne sformułowania lub źródła.
Korzyści RAG PSIqualicision A2
- Dzięki zastosowaniu RAG, PSIqualicision A2 gwarantuje, że odpowiedzi są oparte na aktualnej, zweryfikowanej dokumentacji, minimalizując ryzyko halucynacji i nieścisłości.
- Każda odpowiedź zawiera cytaty lub linki do dokumentów źródłowych, co zwiększa przejrzystość i pozwala użytkownikom na weryfikację treści.
- Suwaki priorytetów tematycznych pozwalają użytkownikom dynamicznie wpływać na ton odpowiedzi i skupiać się na konkretnych kwestiach, umożliwiając interakcje uwzględniające kontekst i dziedzinę.
- PSIqualicision A2 działa w chmurze lub lokalnie (on-premise) i zapewnia klientowi pełną kontrolę nad danymi, szkoleniami i zgodnością z przepisami. Proces uczenia można ukończyć w ciągu zaledwie kilku godzin.
- Może być osadzony w produktach PSI, starszych aplikacjach lub systemach innych firm bez konieczności wcześniejszego wykorzystywania systemów PSI, co otwiera szeroki, niewykorzystany rynek.
- Możliwość przesyłania dokumentów w różnych formatach (word, pdf, html, txt).
- Może działać jako SaaS / PaaS / Docker Stack.
- Do użytku zarówno wewnętrznego, jak i zewnętrznego.
Podsumowanie
PSIqualicision A2 przekształca statyczną dokumentację techniczną i produktową w dynamiczny, niezawodny interfejs konwersacyjny. Łącząc podstawy oparte na RAG, konfigurowalne wzorce odpowiedzi i bezpieczne wdrożenie, zapewnia organizacjom potężne narzędzie do:
- ograniczania halucynacji i zwiększania dokładności
- oferowania przejrzystych wyjaśnień powiązanych ze źródłem
- dostosowywania rozmów w oparciu o trafność tematu i potrzeby użytkownika
- ochrony danych w infrastrukturze kontrolowanej przez klienta
- wdrożenia w różnych aplikacjach, otwierając tym samym szerokie spektrum zastosowań
