RAG-da təsvirin əsaslandırılması, sənədlərdən əldə edilən vizual sübutlara süni intellekt reaksiyalarını gücləndirir, halüsinasiyaları azaldır və faktiki dəqiqliyi artırır. Əsassız mətn generasiyası yalnız təlim məlumatlarından əldə edilən parametrik biliklərə əsaslanır və təsdiqlənə bilən mənbələr olmadan səlis, lakin potensial olaraq uydurma nəticələr yaradır.
Yaradılmış mətni təsdiqlənə bilən nəticələr üçün mənbə sənədlərindən müəyyən şəkillərə və ya vizual bölgələrə bağlayan axtarışla genişləndirilmiş bir yanaşma.
Xarici axtarış və ya vizual sübutlar olmadan nəticələrin yalnız modelin öyrənilmiş parametrlərindən əldə edildiyi ənənəvi dil modelləşdirmə yanaşması.
| Xüsusiyyət | RAG-da şəkil topraklama | Əsassız Mətn Yaradılması |
|---|---|---|
| Bilik mənbəyi | Xarici sənədlərdən şəkillər və mətnlər alındı | Model çəkilərində saxlanılan parametrik biliklər |
| Halüsinasiya Riski | Aşağıdan orta səviyyəyə qədər, əldə edilmiş dəlillərlə məhdudlaşmışdır | Yüksək, xüsusən də niş və ya son mövzular üçün |
| Gecikmə | Axtarış və görüntü emalı addımlarına görə daha yüksəkdir | Nəsil tək irəli ötürmədə baş verdiyi üçün daha aşağıdır |
| Hesablama Xərci | Vektor verilənlər bazası, görmə kodlayıcısı və LLM tələb edir | Yalnız dil modeli nəticəsini tələb edir |
| Doğrulama | Cavabları müəyyən şəkillərə və ya səhifələrə aid etmək olar | Çıxışlar təsdiqlənə bilən mənbələrə qədər izlənilə bilməz |
| Ən Yaxşı İstifadə Halları | Sənəd keyfiyyətinin təmin edilməsi, vizual əsaslandırma, cədvəlin təfsiri | Yaradıcı yazı, beyin fırtınası, ümumi söhbət |
| Multimodal Qabiliyyət | Şəkillər, qrafiklər və diaqramlar üçün yerli dəstək | Ayrı-ayrı görmə modulları ilə birləşdirilmədiyi təqdirdə yalnız mətn |
| Yeniləmə Tezliyi | Sənəd indeksini yeniləməklə biliklər yenilənir | Biliklər yalnız yenidən hazırlıq və ya təkmilləşdirmə yolu ilə yenilənir |
RAG-da təsvirin əsaslandırılması əvvəlcə istifadəçi sorğusunu yerləşdirməyə çevirməklə, ən uyğun şəkilləri və ya sənəd səhifələrini vektor yaddaşından əldə etməklə və sonra həm sorğunu, həm də əldə edilmiş vizual sübutları vizual dil modelinə daxil etməklə işləyir. Modelə cavabını əldə edilmiş məzmunda gördüklərinə əsaslandırmaq üçün açıq şəkildə təlimat verilir. Əsassız mətn generasiyası bu axtarış addımını tamamilə atlayır. Model sadəcə sorğunu götürür və təlim zamanı öyrəndiyi nümunələrə əsaslanaraq cavab yaradır ki, bu da onu daha sürətli edir, lakin iddialarını istinad etmək və ya təsdiqləmək üçün heç bir yol qoymur.
Əsaslandırılmış sistemlər halüsinasiyaları kəskin şəkildə azaldır, çünki modelin əsaslandırmasını təsdiqləmək üçün konkret vizual dəlillər var. Əgər əldə edilən şəkil müəyyən bir cədvəl göstərirsə, cavab həmin cədvəlin əslində nəyi təsvir etdiyini əks etdirməlidir. Digər tərəfdən, əsaslandırılmamış modellər statistika uydura, sitatlar uydura və ya heç vaxt mövcud olmayan vizual məzmunu təsvir edə bilər. Google DeepMind və Meta kimi təşkilatların araşdırmaları dəfələrlə göstərib ki, axtarışla artırılmış sistemlər faktiki etalonlarda sırf parametrik sistemlərdən daha yaxşı nəticə göstərir, baxmayaraq ki, onlar bəzən əldə edilən şəkilləri səhv şərh edirlər.
Təsvirə əsaslanan RAG-ı işə salmaq daha çox hərəkətli hissə tələb edir: multimodal yerləşdirmə modeli, təsvir saxlama üçün konfiqurasiya edilmiş Milvus və ya Weaviate kimi vektor verilənlər bazası, son nəsil üçün vizual dil modeli və sənədləri əvvəlcədən emal etmək üçün boru kəmərləri. Əsassız generasiya yalnız tək bir dil modelinin son nöqtəsinə ehtiyac duyur ki, bu da onu daha ucuz və yerləşdirməyi asanlaşdırır. Startaplar və ya hobbi layihələri üçün əsassız generasiyanın sadəliyi cəlbedicidir, lakin tənzimlənən məzmunu idarə edən müəssisələr tez-tez torpaqlamanın təmin etdiyi yoxlama üçün əlavə xərc qəbul edirlər.
Əsassız mətn generasiyası yaradıcılıq faktiki dəqiqlikdən daha vacib olduqda parlaqdır. Şeir yazmaq, məhsul adları üzərində beyin fırtınası qurmaq və ya uydurma dialoqlar yaratmaq modelin əldə edilmiş dəlillərlə məhdudlaşdırılmadan improvizasiya etmək qabiliyyətindən faydalanır. Təsvirə əsaslanan RAG bu tapşırıqlar üçün daha az uyğundur, çünki axtarış mərhələsi yaradıcı azadlığı məhdudlaşdıra biləcək faktiki məzmunu cəlb edir. Bəzi hibrid sistemlər stilistik elementləri məhdudlaşdırmadan faktiki iddiaları əsaslandırmaqla hər ikisini tarazlaşdırmağa çalışır.
Notion, Hebbia və Glean kimi şirkətlər istifadəçilərə PDF-lərə, slayd dəstlərinə və elektron cədvəllərə təbii dildə sorğu göndərməyə kömək etmək üçün şəkil əsaslı RAG-dan istifadə edirlər. Onların sistemləri müvafiq səhifəni və ya qrafiki əldə edir və vizual məzmuna birbaşa istinad edən cavablar yaradır. Əsassız generasiya Character.ai-nin ilk versiyaları kimi çatbotlarda və ya sürətin sitatdan daha çox əhəmiyyət kəsb etdiyi avtomatik tamamlama funksiyalarında dominant olaraq qalır. 2024 və 2025-ci illərdəki trend, etibar və dəqiqliyin müzakirə olunmayan olduğu istənilən tətbiq üçün əsaslı sistemlərə doğru açıq şəkildə dəyişib.
Torpaqlama süni intellekt çıxışlarında halüsinasiyaları tamamilə aradan qaldırır.
Torpaqlama halüsinasiyaları əhəmiyyətli dərəcədə azaldır, lakin onları aradan qaldırmır. Modellər hələ də əldə edilmiş şəkilləri səhv şərh edə, diaqramlardan səhv nəticələr çıxara və ya dəlilləri yanlış yollarla birləşdirə bilər. Yüksək riskli tətbiqlər üçün insan araşdırması vacib olaraq qalır.
Torpaqlanmamış modellər həmişə torpaqlanmış modellərdən daha az dəqiqdir.
Təlim məlumatlarında geniş şəkildə təmsil olunan ümumi bilik sualları üçün böyük, əsassız model daha kiçik əsaslı sistemlə uyğunlaşa və ya hətta onu üstələyə bilər. Dəqiqlik fərqi yalnız təlim məlumatlarının az olduğu niş, son və ya ixtisaslaşmış mövzular üçün aydın olur.
Təsvirin topraklanması, modelin sözün əsl mənasında pikselləri insan kimi oxuması deməkdir.
Görmə dili modelləri, görüntüləri əsl vizual anlayış əvəzinə öyrənilmiş yerləşdirmələr vasitəsilə emal edir. Onlar incə detalları qaçıra, oxşar görünüşlü obyektləri çaşdıra və ya aşağı qətnaməli görüntülərdə uğursuz ola bilər, buna görə də torpaqlama keyfiyyəti istifadə olunan görmə kodlayıcısından çox asılıdır.
RAG sistemlərinin yaxşı işləməsi üçün böyük dil modellərinə ehtiyac yoxdur.
Axtarış mərhələsi bilik axtarışını idarə edir, lakin dil modelinin əldə edilmiş dəlillər üzərində düşünmək və ardıcıl cavablar tərtib etmək üçün hələ də kifayət qədər qabiliyyəti olmalıdır. Kiçik və ya zəif LLM-lər, mükəmməl axtarışla belə, tez-tez zəif nəticələr verir.
Əsassız mətn generasiyası RAG dövründə köhnəlmişdir.
Əsassız generasiya əksər süni intellekt sistemlərinin təməli olaraq qalır və tez-tez son cavab generasiya mərhələsi üçün RAG boru kəmərlərinin özündə istifadə olunur. İki yanaşma bir-birini istisna etmək əvəzinə, tamamlayıcıdır.
Dəqiqlik, yoxlanıla bilənlik və multimodal anlaşma vacib olduqda, məsələn, müəssisə axtarışında, tibbi sənədlərin təhlilində və ya halüsinasiyaların real nəticələrə səbəb olduğu hər hansı bir tətbiqdə RAG-da təsvirin əsaslandırılmasını seçin. Yaradıcı tapşırıqlar, sürətli prototipləmə və ya yerləşdirmənin sadəliyi və aşağı gecikmənin mənbəli cavablara olan ehtiyacdan daha çox olduğu ssenarilər üçün əsassız mətn generasiyasından istifadə edin.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
