RAG

Mikä on RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) on menetelmä, jolla generatiiviselle tekoälylle voidaan antaa täydentävää tietoa vastauksia varten. Sen avulla mallin vastauksia voidaan päivittää reaaliaikaisesti ilman uudelleenkoulutusta.

Miten RAG toimii?

1. Täydentävä tieto – kuten organisaation sisäiset ohjeet, dokumentaatio tai ajankohtaiset uutiset – tallennetaan erilliseen tietovarastoon, joka usein toimii niin kutsuttuna vektorikantana.

2. Kun käyttäjä esittää kysymyksen, järjestelmä hakee tietovarastosta tekstipätkät, jotka ovat mahdollisimman lähellä kysymyksen aihetta.

3. Nämä haetut tekstipalat annetaan mallille yhdessä kysymyksen kanssa, jolloin malli muodostaa vastauksensa koulutuksensa sekä tuoreen, tilanteeseen liittyvän tiedon avulla.

Mitä hyötyä RAGista on?

• Tieto pysyy ajantasaisena: Uusi tieto tulee heti mallin käyttöön, kun se on lisätty tietovarastoon.

• Yksityinen tieto voidaan hyödyntää turvallisesti: Mallille voi antaa sisäistä, ei-julkista tietoa ilman että se tallentuu osaksi mallia.

• Ei vaadi mallin uudelleenkoulutusta: Nopeampi ja kustannustehokkaampi tapa päivittää mallin vastauksia.

Esimerkki:

Yritys voi hyödyntää RAGia niin, että chatbot vastaa asiakaspalvelukysymyksiin yrityksen omien ohjeistuksien ja tietokantojen pohjalta vaikka pohjana oleva kielimalli ei olisi koskaan niitä "lukenut" koulutuksessa.

Mitä haasteita RAGiin liittyy?

Vaikka RAG tarjoaa tehokkaan keinon täydentää mallin osaamista, siihen liittyy myös rajoituksia:

• Hitaampi vasteaika: Ensin pitää hakea tietoa tietovarastosta ennen kuin malli voi vastata.

• Riippuvuus hakutuloksista: Jos oikeaa tietoa ei löydy tai sitä ei osata hakea, vastaus voi jäädä puutteelliseksi.

• Kontekstin irtoaminen: Haetut tekstipätkät voivat olla irrallisia, jolloin malli voi tulkita ne väärin tai käyttää niitä harhaanjohtavasti.

• Tieto ei ole "sisäistettyä": Toisin kuin mallin opetusaineisto, RAGin kautta haettu tieto on päälle liimattua eikä malli ymmärrä sitä samalla syvyydellä.

RAG toimii parhaiten, kun:

• Tietovaraston sisältö on laadukasta ja selkeästi jäsenneltyä

• Hakumenetelmä on tarkasti viritetty löytämään olennaista tietoa

• Hyödynnetty tieto on riittävän tiivistä ja asiayhteyteen sopivaa

RAG ei tee mallista kaikkitietävää, mutta se tuo sen lähemmäs ajankohtaista ja kontekstiin sidottua ymmärrystä.