Axtarışla artırılmış süni intellekt sorğu zamanı xarici mənbələrdən canlı məlumatları əldə edir, yalnız məlumat dəsti üzərində təlim isə təlim zamanı model çəkilərinə daxil edilmiş biliklərə tamamilə əsaslanır. Hər bir yanaşma dəqiqlik, qiymət, təzəlik və orijinal təlim çərçivəsindən kənar sualları nə dərəcədə yaxşı həll etməsi baxımından fərqli güzəştlərə malikdir.
Cavablar yaradarkən axtarış motorlarından və ya verilənlər bazalarından real vaxt rejimində xarici məlumatları əldə edən və daxil edən süni intellekt sistemləri.
Xarici axtarış və ya canlı məlumatlara çıxış olmadan, təlim zamanı öyrənilən nümunələrdən yalnız cavablar yaradan süni intellekt modelləri.
| Xüsusiyyət | Axtarışla Genişləndirilmiş Süni İntellekt | Yalnız Məlumat Dəsti Təlimi |
|---|---|---|
| Bilik mənbəyi | Xarici verilənlər bazalarından və ya vebdən canlı axtarış | Model çəkilərinə yerləşdirilmiş statik biliklər |
| Məlumat Təzəliyi | Bir neçə dəqiqə əvvəl dərc olunmuş məlumatlara daxil ola bilər | Təlimin bitmə tarixi ilə məhdudlaşır |
| Halüsinasiya Riski | Əldə edilmiş mənbələrdə yerləşdikdə daha aşağı | Xüsusilə niş və ya son mövzular üçün daha yüksək |
| Nəticə Sürəti | Axtarış xərcləri səbəbindən daha yavaş | Modeldən daha sürətli, tək irəli keçid |
| Hesablama Xərci | Daha aşağı təlim dəyəri, daha yüksək sorğu başına xərc | Çox yüksək təlim dəyəri, aşağı sorğu başına xərc |
| Şəffaflıq | Müəyyən mənbələrə və sənədlərə istinad edə bilər | Qeyri-şəffaf, daxili istinad mexanizmi yoxdur |
| Oflayn Qabiliyyət | Şəbəkə və ya verilənlər bazasına giriş tələb olunur | Təlimdən sonra tam oflayn işləyir |
| Biliyin Ölçülənə Biləcəyi | Bilik bazası yenidən hazırlıq olmadan da inkişaf edə bilər | Bilik yalnız bahalı yenidən hazırlıq yolu ilə artır |
| Ən Yaxşı İstifadə Halları | Araşdırma, müştəri dəstəyi, faktların yoxlanılması, xəbərlər | Yaradıcı yazı, kodlaşdırma, ümumi söhbət |
Axtarışla artırılmış süni intellekt iki mərhələdə işləyir: əvvəlcə axtarış indeksindən, vektor verilənlər bazasından və ya canlı vebdən müvafiq sənədləri əldə edir, sonra isə həmin parçaları cavabı sintez edən dil modelinə daxil edir. Yalnız verilənlər dəsti modelləri axtarış addımını tamamilə atlayır və təlim zamanı milyardlarla parametrə sıxılmış nümunələrə əsaslanır. Praktik fərq ondadır ki, RAG sistemi bir saat əvvəl dərc olunmuş xəbər məqaləsindən sitat gətirə bilər, statik model isə onun mövcudluğundan xəbərsiz olardı.
Modeli əldə edilmiş dəlillərə əsaslandırmaq, xüsusən də faktiki suallar üçün halüsinasiyaları azaltmağa meyllidir. Meta AI və digərlərinin tədqiqatları göstərib ki, RAG sistemləri daha doğrulanabilən cavablar verir, çünki model təxmin etməkdənsə, faktiki mənbə mətninə əsaslana bilər. Yalnız məlumat dəstinə əsaslanan modellər isə, əksinə, bəzən düzgün səslənən, lakin tamamilə uydurma olan statistika, sitatlar və ya bioqrafik detallar icad edirlər. Bununla belə, əldə etmə halüsinasiyaları tamamilə aradan qaldırmır; model yenə də cəlb etdiyi mənbələri səhv şərh edə və ya səhv sitat gətirə bilər.
Böyük bir dil modelini sıfırdan öyrətmək olduqca baha başa gəlir, çox vaxt hesablama xərcləri milyonlarla dollara başa gəlir və nəticədə əldə edilən modelin hələ də bilik məhdudiyyəti var. Axtarışla artırılmış sistemlər bu tənliyi dəyişdirir: əsas model daha kiçik və öyrətmək daha ucuz ola bilər, lakin hər bir sorğu axtarış mərhələsi və kontekst pəncərəsinə daxil edilən əlavə tokenlər səbəbindən daha baha başa gəlir. Təşkilatlar üçün bu o deməkdir ki, sərhəd modelini yenidən öyrətmədən cari məlumata ehtiyacınız olduqda RAG-ın tez-tez daha səmərəli olması deməkdir.
Axtarışla artırılmış süni intellektinin ən böyük üstünlüklərindən biri, sadəcə olaraq axtarış indeksindəki sənədləri yeniləməklə onun biliklərini yeniləyə bilmənizdir. Modelin yeni məhsul xətti və ya son siyasət dəyişikliyi barədə məlumatlı olmasını istəyirsiniz? Sadəcə sənədləri əlavə edin. Yalnız məlumat dəsti təlimi ilə biliklərin yenilənməsi yeni məlumatların toplanması, yenidən hazırlanması və ya dəqiqləşdirilməsi və yenidən yerləşdirilməsi deməkdir ki, bu da həftələrlə çəkə biləcək bir prosesdir. Bu, RAG-ı maliyyə, hüquq və xəbərlər kimi sürətlə inkişaf edən sahələr üçün daha praktik edir.
Axtarışla genişləndirilmiş sistemlər istifadə etdikləri konkret sənədlərə işarə edə bildiyindən, istifadəçilər iddiaları yoxlaya və mənbələri araşdıra bilərlər. Bu, xüsusən jurnalistika, tədqiqat və müəssisə tətbiqlərində etibar üçün böyük bir qazancdır. Yalnız məlumat dəsti modelləri cavabın haradan gəldiyini izləmək üçün heç bir daxili yol təqdim etmir ki, bu da auditi çətinləşdirir. Bəzi yeni statik modellər etimadı qiymətləndirməyə çalışırlar, lakin sözün əsl mənasında işini göstərən bir sistemin yoxlanılmasına uyğun gələ bilmirlər.
Tibbi tədqiqat köməkçiləri, hüquqi sənədlərin təhlili və ya bilik bazasından istifadə edən müştəri dəstək botları kimi dəqiqlik, yenilik və mənbə istinadı ən vacib olduqda axtarışla artırılmış süni intellekt üstündür. Yalnız məlumat dəsti təlimi yaradıcı yazı, beyin fırtınası, kod generasiyası və ya təsadüfi söhbət kimi xarici faktlar tələb etməyən tapşırıqlar üçün hələ də qalib gəlir. Bu gün bir çox istehsal sistemi əslində hər ikisini birləşdirir: hər iki dünyanın ən yaxşısı üçün axtarışla artırılmış güclü baza modeli.
Axtarışla artırılmış süni intellekt heç də halüsinasiya yaratmır.
RAG halüsinasiyaları azaldır, lakin onları aradan qaldırmır. Model yenə də əldə edilmiş parçaları yanlış oxuya, sitat gətirə və ya yanlış yollarla birləşdirə bilər. Axtarış keyfiyyəti çox vacibdir; pis mənbələr pis cavablara gətirib çıxarır.
Yalnız verilənlər bazası modelləri təlimdən sonra yeni bir şey bilə bilməz.
Parametrik bilikləri sabit olsa da, onlar hələ də dəqiqləşdirilə və ya sistem mesajları vasitəsilə yeni məlumatlar verilə bilər. Məhdudiyyət ondadır ki, bu, avtomatik deyil və məqsədyönlü səy tələb edir.
RAG sadəcə dəbdəbəli bir axtarış motorudur.
Axtarışla artırılmış süni intellekt, əldə edilən məzmunu sintez edən, ümumiləşdirən və əsaslandıran generativ model ilə birləşdirir. Bu, sadəcə linkləri qaytarmaqla kifayətlənmir; bu mənbələrə əsaslanan orijinal, kontekstual cavablar yaradır.
Daha çox məlumat üzərində təlim keçmiş daha böyük modellərin geri çağırılmasına ehtiyac yoxdur.
Hətta GPT-4 və Claude da daxil olmaqla ən böyük modellər belə faktiki dəqiqlik və yenilik baxımından axtarışdan faydalanırlar. Miqyas mühakimə yürütməyə və səlis danışmağa kömək edir, lakin bilik kəsimi problemini həll etmir və ya faktiki dəqiqliyi təmin etmir.
Axtarışla gücləndirilmiş sistemlər həmişə daha dəqiqdir.
Dəqiqlik, axtarış indeksinin keyfiyyətindən və modelin əldə edilmiş kontekstdən istifadə etmək qabiliyyətindən çox asılıdır. Zəif konfiqurasiya edilmiş RAG boru kəməri müəyyən tapşırıqlarda yaxşı təlim keçmiş statik modeldən daha pis nəticə göstərə bilər.
Əgər tətbiqinizə cari məlumatlar, təsdiqlənə bilən mənbələr və yenidən hazırlıq olmadan bilikləri yeniləmək imkanı lazımdırsa, axtarışla artırılmış süni intellekt daha güclü seçimdir. Əgər faktiki əsaslandırmanın daha az əhəmiyyət kəsb etdiyi xam nəticə çıxarma sürətinə, oflayn əməliyyata və ya yaradıcı tapşırıqlara üstünlük verirsinizsə, yalnız məlumat dəsti təlimi möhkəm və çox vaxt daha sadə bir seçim olaraq qalır. Praktikada ən bacarıqlı müasir sistemlər bir ifratçılığa sadiq qalmaq əvəzinə, hər iki yanaşmanı birləşdirir.
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.
