Wprowadzenie do tematu

W dzisiejszym świecie przetwarzania języka naturalnego (NLP) coraz częściej spotykamy rozwiązania, które łączą różne podejścia, aby uzyskać jak najlepsze rezultaty. W tym wpisie przyjrzymy się dwóm podejściom: RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz lżejszemu wyszukiwaniu wektorowemu. Celem artykułu jest omówienie, kiedy warto zastosować bardziej zaawansowany mechanizm RAG, a kiedy prostsze, wektorowe wyszukiwanie wystarczy.

Definicja i działanie RAG

Czym jest RAG?

RAG, czyli Retrieval Augmented Generation, to hybrydowe podejście, które łączy generowanie treści przez modele językowe z wyszukiwaniem informacji z zewnętrznych źródeł. W praktyce oznacza to, że model nie tylko polega na swojej wewnętrznej wiedzy, ale także aktywnie wyszukuje dodatkowe informacje, aby udzielić bardziej precyzyjnych i kontekstualnych odpowiedzi.

Jak działa RAG?

Mechanizm RAG opiera się na dwóch głównych komponentach:

• Moduł wyszukiwania: Wyszukuje odpowiednie fragmenty tekstu lub dokumenty, które mogą zawierać potrzebne informacje.
• Moduł generacji: Na podstawie zebranych danych generuje odpowiedź, łącząc wiedzę z wyszukiwania z własnymi możliwościami modelu językowego.

Przykłady zastosowań RAG

• Systemy Q&A: Użytkownik zadaje skomplikowane pytanie, a system wyszukuje informacje w dokumentach i generuje spójną odpowiedź.
• Chatboty: Wykorzystanie RAG pozwala chatbotom na udzielanie bardziej precyzyjnych i kontekstowych odpowiedzi.
• Wyszukiwarki kontekstowe: Łącząc wyszukiwanie informacji z generowaniem odpowiedzi, można uzyskać narzędzie, które nie tylko znajduje dokumenty, ale też interpretuje ich treść.

Czym jest wyszukiwanie wektorowe?

Podstawy wyszukiwania wektorowego

Wyszukiwanie wektorowe polega na reprezentacji dokumentów i zapytań jako wektorów w przestrzeni wielowymiarowej. Dzięki temu możliwe jest porównywanie podobieństwa między różnymi tekstami za pomocą miar takich jak cosinusowa miara podobieństwa. Podejście to jest stosunkowo proste i szybkie, co czyni je idealnym rozwiązaniem do szybkiego wyszukiwania podobnych dokumentów lub fragmentów tekstu.

źródło: https://www.couchbase.com/blog/what-is-vector-search/

Zastosowania prostszego podejścia

• Szybkie wyszukiwanie: Idealne w sytuacjach, gdy kluczowa jest szybkość i nie jest potrzebne generowanie nowych treści.
• Podstawowe analizy: Sprawdzi się tam, gdzie wystarczy znaleźć dokumenty najbardziej zbliżone do zapytania.
• Systemy o ograniczonych zasobach: Mniejsze wymagania obliczeniowe sprawiają, że to rozwiązanie jest atrakcyjne w zastosowaniach, gdzie zasoby sprzętowe są ograniczone.

Kiedy warto używać RAG?

Skomplikowane zapytania i kontekst

RAG jest szczególnie przydatne, gdy zapytania są złożone i wymagają:

• Dodatkowego kontekstu: Gdy odpowiedź nie opiera się jedynie na prostym wyszukiwaniu, ale wymaga złożonej analizy danych.
• Łączenia informacji z różnych źródeł: W sytuacjach, gdy potrzebujemy zebrać dane z wielu dokumentów i je skonsolidować.
• Wysokiej precyzji: Gdy błąd lub niekompletna informacja może wpłynąć na jakość odpowiedzi, np. w systemach medycznych czy finansowych.

Kiedy wyszukiwanie wektorowe jest wystarczające?

Scenariusze prostszych aplikacji

• Szybkość działania: Gdy najważniejszym kryterium jest czas reakcji, a zapytania są stosunkowo proste.
• Niskie wymagania obliczeniowe: Idealne rozwiązanie dla aplikacji lub systemów pracujących na ograniczonych zasobach.
• Mniej skomplikowane zadania: Gdy nie jest konieczne generowanie nowych treści, a wystarczy jedynie wskazanie najbardziej zbliżonych dokumentów czy fragmentów tekstu.

Porównanie obu podejść

Zalety RAG

• Wysoka precyzja
• Elastyczność

Wady RAG

• Wymagania obliczeniowe
• Złożoność implementacji

Zalety wyszukiwania wektorowego

• Szybkość
• Mniejsze koszty
• Łatwość implementacji

Wady wyszukiwania wektorowego

• Brak generowania treści
• Ograniczenia kontekstualne

Podsumowanie

• Wybierz RAG, gdy Twoje zapytania są skomplikowane, wymagają dodatkowego kontekstu i precyzyjnych odpowiedzi, a zasoby sprzętowe nie stanowią ograniczenia.
• Postaw na lżejsze wyszukiwanie wektorowe, gdy kluczowa jest szybkość działania, prostota implementacji oraz mniejsze zapotrzebowanie na obliczenia, a zapytania są stosunkowo proste