Meklēšanas papildinātā mākslīgā intelekta metode vaicājuma laikā iegūst tiešraides informāciju no ārējiem avotiem, savukārt tikai datu kopu apmācība pilnībā balstās uz zināšanām, kas apmācības laikā ir iekļautas modeļa svaros. Katrai pieejai ir atšķirīgi kompromisi attiecībā uz precizitāti, izmaksām, svaigumu un to, cik labi tā apstrādā jautājumus ārpus sākotnējās apmācības tvēruma.
Mākslīgā intelekta sistēmas, kas reāllaikā, ģenerējot atbildes, izgūst un iekļauj ārēju informāciju no meklētājprogrammām vai datubāzēm.
Mākslīgā intelekta modeļi, kas ģenerē atbildes, pamatojoties tikai uz apmācības laikā apgūtajiem modeļiem, bez ārējas izguves vai tiešas piekļuves datiem.
| Funkcija | Meklēšanas paplašinātā mākslīgā intelekta | Apmācība tikai ar datu kopu |
|---|---|---|
| Zināšanu avots | Tiešraides izguve no ārējām datubāzēm vai tīmekļa | Modeļa svaros iestrādātas statiskās zināšanas |
| Informācijas svaigums | Var piekļūt datiem, kas publicēti pirms brīža | Ierobežots līdz apmācību beigu datumam |
| Halucināciju risks | Zemāks, ja ir iezemēts iegūtajos avotos | Augstāks, īpaši nišas vai nesenām tēmām |
| Secinājumu ātrums | Lēnāks izguves pieskaitāmo izmaksu dēļ | Ātrāka, viena uz priekšu vērsta caurlaide caur modeli |
| Aprēķina izmaksas | Zemākas apmācības izmaksas, augstākas izmaksas par vaicājumu | Ļoti augstas apmācības izmaksas, zemas izmaksas par vaicājumu |
| Caurspīdīgums | Var citēt konkrētus avotus un dokumentus | Necaurspīdīgs, bez iebūvēta citēšanas mehānisma |
| Bezsaistes iespējas | Nepieciešama piekļuve tīklam vai datubāzei | Pēc apmācības darbojas pilnībā bezsaistē |
| Zināšanu mērogojamība | Zināšanu bāze var augt bez pārkvalifikācijas | Zināšanas aug tikai ar dārgu pārkvalifikāciju |
| Labākie lietošanas gadījumi | Izpēte, klientu atbalsts, faktu pārbaude, jaunumi | Radošā rakstīšana, kodēšana, vispārīgas sarunas |
Meklēšanas paplašinātā mākslīgā intelekta sistēma darbojas divos posmos: vispirms tā izgūst atbilstošos dokumentus no meklēšanas indeksa, vektoru datubāzes vai tiešsaistes tīmekļa, pēc tam šīs fragmentus ievada valodas modelī, kas sintezē atbildi. Tikai datu kopu modeļi pilnībā izlaiž izgūšanas soli un paļaujas uz modeļiem, kas apmācības laikā tiek saspiesti miljardos parametru. Praktiskā atšķirība ir tāda, ka RAG sistēma var citēt pirms stundas publicētu ziņu rakstu, savukārt statiskam modelim nebūtu ne jausmas par tā esamību.
Modeļa pamatošana ar iegūtiem pierādījumiem parasti samazina halucinācijas, īpaši faktuālu jautājumu gadījumā. Meta AI un citu pētījumu rezultāti liecina, ka RAG sistēmas sniedz pārbaudāmākas atbildes, jo modelis var balstīties uz faktisko avota tekstu, nevis minējumiem. Turpretī modeļi, kas balstās tikai uz datu kopām, dažreiz izdomā statistiku, citātus vai biogrāfiskas detaļas, kas izklausās pareizi, bet ir pilnībā safabricētas. Tomēr atgūšana pilnībā neizslēdz halucinācijas; modelis joprojām var nepareizi interpretēt vai nepareizi citēt avotus, ko tas iegūst.
Liela valodas modeļa apmācība no nulles ir ārkārtīgi dārga, bieži vien sasniedzot miljoniem dolāru skaitļošanas izmaksās, un iegūtajam modelim joprojām ir zināšanu robeža. Meklēšanas paplašinātās sistēmas apgriež šo vienādojumu otrādi: pamatā esošais modelis var būt mazāks un lētāk apmācāms, taču katrs vaicājums izmaksā vairāk izguves soļa un papildu žetonu dēļ, kas tiek ievadīti konteksta logā. Organizācijām tas nozīmē, ka RAG bieži vien ir rentablāks, ja nepieciešama aktuāla informācija, nepārstrādājot robežmodeli.
Viena no lielākajām meklēšanas paplašinātā mākslīgā intelekta priekšrocībām ir tā, ka jūs varat atjaunināt tā zināšanas, vienkārši atjauninot dokumentus tā izguves indeksā. Vai vēlaties, lai modelis zinātu par jaunu produktu līniju vai nesenām politikas izmaiņām? Vienkārši pievienojiet dokumentus. Apmācot tikai ar datu kopu, zināšanu atjaunināšana nozīmē jaunu datu vākšanu, atkārtotu apmācību vai precizēšanu un atkārtotu izvietošanu, kas var ilgt nedēļas. Tas padara RAG daudz praktiskāku tādām strauji mainīgām jomām kā finanses, tiesības un ziņas.
Tā kā meklēšanas paplašinātās sistēmas var norādīt uz konkrētiem dokumentiem, ko tās izmantoja, lietotāji var pārbaudīt apgalvojumus un iedziļināties avotos. Tas ir milzīgs ieguvums uzticībai, īpaši žurnālistikā, pētniecībā un uzņēmumu lietojumprogrammās. Tikai datu kopu modeļi nepiedāvā iebūvētu veidu, kā izsekot, no kurienes nākusi atbilde, kas apgrūtina auditēšanu. Daži jaunāki statiskie modeļi mēģina novērtēt ticamību, taču tie nevar sasniegt tādas sistēmas pārbaudāmību, kas burtiski parāda savu darbu.
Meklēšanas paplašināta mākslīgā intelekta tehnoloģija izceļas, kad vissvarīgākā ir precizitāte, jaunums un avotu attiecināšana, piemēram, medicīnas pētījumu asistenti, juridisko dokumentu analīze vai klientu atbalsta roboti, kas izmanto zināšanu bāzi. Apmācība tikai ar datu kopām joprojām ir izdevīga uzdevumiem, kuriem nav nepieciešami ārēji fakti, piemēram, radošā rakstīšana, prāta vētra, koda ģenerēšana vai neformālas sarunas. Daudzas mūsdienu ražošanas sistēmas faktiski apvieno abus: spēcīgu bāzes modeli, kas papildināts ar izguvi, lai iegūtu labāko no abām pasaulēm.
Meklēšanas paplašinātā mākslīgā intelekta darbība vispār nehalucinē.
RAG samazina halucinācijas, bet tās nenovērš. Modelis joprojām var nepareizi nolasīt, nepareizi citēt vai apvienot atgūtās teksta daļas maldinošā veidā. Iegūtās informācijas kvalitātei ir milzīga nozīme; slikti avoti noved pie sliktām atbildēm.
Tikai datu kopu modeļi pēc apmācības nevar uzzināt neko jaunu.
Lai gan viņu parametriskās zināšanas ir fiksētas, tās joprojām var precizēt vai sniegt jaunu informāciju, izmantojot uzvednes un sistēmas ziņojumus. Ierobežojums ir tāds, ka tas nenotiek automātiski un prasa apzinātu piepūli.
RAG ir tikai iedomāta meklētājprogramma.
Meklēšanas paplašinātā mākslīgā intelekta tehnoloģija apvieno izgūšanu ar ģeneratīvu modeli, kas sintezē, apkopo un pamato izgūto saturu. Tā ne tikai atgriež saites, bet arī ģenerē oriģinālas, kontekstuālas atbildes, kas balstītas uz šiem avotiem.
Lielākiem modeļiem, kas apmācīti ar lielāku datu apjomu, nav nepieciešama izguve.
Pat lielākie modeļi, tostarp GPT-4 un Claude, gūst labumu no izguves faktu precizitātes un aktualitātes ziņā. Mērogs palīdz spriešanas procesā un plūdenā runā, taču tas neatrisina zināšanu robežvērtību un negarantē faktu precizitāti.
Meklēšanas paplašinātās sistēmas vienmēr ir precīzākas.
Precizitāte ir ļoti atkarīga no izgūšanas indeksa kvalitātes un modeļa spējas izmantot izgūto kontekstu. Slikti konfigurēts RAG cauruļvads noteiktos uzdevumos var darboties sliktāk nekā labi apmācīts statiskais modelis.
Ja jūsu lietojumprogrammai ir nepieciešama aktuāla informācija, pārbaudāmi avoti un iespēja atjaunināt zināšanas bez atkārtotas apmācības, labākā izvēle ir meklēšanas paplašināta mākslīgā intelekta metode. Ja prioritāte ir neapstrādātu secinājumu ātrums, darbība bezsaistē vai radoši uzdevumi, kuros faktuālais pamatojums ir mazāk svarīgs, apmācība tikai ar datu kopu joprojām ir stabila un bieži vien vienkāršāka iespēja. Praksē visspējīgākās mūsdienu sistēmas apvieno abas pieejas, nevis piekāpjas vienai galējībai.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
