Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов? AI на vc ru

LLM иногда генерируют неверную или бессмысленную информацию, потому что они предсказывают следующий фрагмент текста на основе вероятностей. Если в данных были пробелы или контекст плохо распознан, модель может «придумать» что-то, что выглядит правдоподобно, но не имеет смысла. Эмбеддинги работают иначе — они преобразуют текст в числа, без попыток предсказывать  следующей слова в генерируемом тексте, поэтому результат более надёжный. Векторные базы данных используются для для хранения, индексирования и поиска похожих векторов на основе числовых представлений данных (эмбеддингов).

Как работают языковые модели: простое объяснение сложной технологии

Модели ИИ анализируют миллиарды предложений, статей и книг, обучаясь на этих данных. Когда пользователь вводит запрос, LLM анализирует его, а затем создает наиболее подходящий ответ. Этот процесс происходит очень быстро благодаря тому, что модель уже обучена, а все необходимые операции выполняются на сервере. Представьте, что у вас есть система, которая автоматически обрабатывает данные, извлекает нужную информацию и помогает вашей LLM отвечать на запросы клиентов или сотрудников. Epsilon Workflow позволяет вам встроить большие языковые модели (LLM) в процессы, не написав при этом ни строчки кода.

Как работает OCR в связке с LLM

Это особенно полезно для юристов и аналитиков, так как позволяет быстро находить нужную информацию в больших объёмах текста. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы.

В отличие от LLM, которые обрабатывают только текст, VLM могут одновременно анализировать визуальные данные и текстовую информацию. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Другие стратегии, такие как поиск по лучу, сосредоточены на поиске наиболее вероятных последовательностей слов для оптимизации согласованности и контекстуальности. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. Она берет большие языковые модели (LLM) и усиливает их с помощью внутренних источников данных. LLM видят потенциал революционизировать NLP, предоставляя надежные и точные возможности и решения для понимания языка, которые обеспечивают беспрепятственный пользовательский опыт. Однако, чтобы сделать LLM более эффективными, разработчики должны использовать высококачественные речевые данные для получения более точных результатов и создания высокоэффективных моделей ИИ. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый https://eleuther.ai смысл. https://dolan-globalweboptimization.technetbloggers.de/ovladeite-magiei-midjourney-podrobnoe-rukovodstvo-ot-tekstovykh-podskazok-do-vizual-nykh-effektov-ii-midjourney-na-vc-ru-1741783713 Бот RAG предоставляет контекстно релевантные ответы, которые улучшают качество взаимодействия с клиентами. Это приводит к повышению удовлетворенности клиентов и улучшению результатов обслуживания. Во время исследовательской работы аналитики обнаружили, https://research.ibm.com/artificial-intelligence что ответы на основе RAG почти на 43% точнее, чем сгенерированные LLM, который полагался на fine-tuning.