RAG (Retrieval-Augmented-Technology) ist eine aktuelle Möglichkeit, LLMs auf sehr effektive Weise zu verbessern und generative Leistung und Echtzeitdatenabruf zu kombinieren. RAG ermöglicht ein bestimmtes AI-gesteuerter System, kontextbezogene Ausgänge zu erzeugen, die genau, related und durch Daten angereichert sind, wodurch sie einen Vorteil gegenüber reinem LLMs verleihen.
Die RAG-Optimierung ist ein ganzheitlicher Ansatz, der aus Datenabstimmungen, Modellfeineinstellungen und sofortigem Engineering besteht. Dieser Artikel durchläuft diese Komponenten ausführlich, um mit Unternehmen ausgerichtete Einblicke in die Artwork und Weise zu gewinnen, wie diese Komponenten am besten für die Besten sein könnten Enterprise AI -Modelle.
Verbesserung der Daten für eine bessere KI -Leistung
- Reinigung und Organisation von Daten: Die Daten müssen immer gereinigt werden, bevor Fehler, Duplikate und irrelevante Abschnitte ordnungsgemäß verwendet werden. Nehmen wir zum Beispiel Kundendienst AI. Eine KI sollte nur auf genaue und aktuelle FAQs verweisen, damit sie keine veralteten Informationen enthüllt.
- Domänenspezifische Datensatzinjektion: Die Leistung wird möglicherweise verbessert, indem spezielle Datensätze injiziert werden, die für bestimmte Domänen entwickelt wurden. Ein Teil der Leistung besteht darin, medizinische Zeitschriften und Patientenberichte (mit angemessenen Datenschutzüberlegungen) in die KI im Bereich des Gesundheitswesens zu injizieren, damit die KI im Gesundheitswesen fundierte Antworten geben kann.
- Metadaten Verwendung: Die verwendeten Metadaten können Informationen wie Zeitstempel, Urheberschaft und Standortkennungen enthalten. Dies hilft beim Abrufen, indem Sie Recht im Kontext haben. Zum Beispiel kann eine KI sehen, wann ein Nachrichtenartikel veröffentlicht wurde, und dies könnte signalisieren, dass die Informationen neuer sind und daher in der Zusammenfassung eintreten sollten.
Daten für Lappen vorbereiten
- Datenerfassung: Bei weitem ist dies der grundlegendste Schritt, bei dem Sie neue Daten sammeln oder aufnehmen, damit das Modell die aktuellen Angelegenheiten bewusst ist. Beispielsweise sollte ein KI, das vorhersagen, das Wetter vorhersagen zu können, immer Daten und Zeit von meteorologischen Datenbanken zu sammeln, um praktikable Vorhersagen auszubauen.
- Datenreinigung: Betrachten Sie die eingehenden Rohdaten. Sie muss zuerst überprüft werden, bevor sie weiter verarbeitet werden, um Fehler, Inkonsistenzen oder andere Probleme zu entfernen. Dies kann Aktivitäten wie angemessene Aufteilung langer Artikel in kurze Segmente umfassen, die es der KI ermöglichen, sich nur auf die relevanten Teile während der kontextfreien Analyse zu konzentrieren.
- Trefferformationen: Sobald die Daten durch den Reinigungsvorgang gegangen sind, wird sie dann in kleinere Stücke organisiert, sodass jeder Chunk die in der Modelltrainingsphase analysierten Grenzen und Faktoren nicht überschreitet. Jeder Auszug muss in einigen Absätzen angemessen zusammengefasst werden oder von anderen Zusammenfassungstechniken profitieren.
- Datenannotation: Der Manipulationsvorgang, der die Kennzeichnung oder Identifizierung von Daten umfasst, fügt einen völlig neuen Trab hinzu, um das Abruf zu verbessern, indem die KI über die Kontextmission informiert wird. Dies sollte eine effektivere Sentimentanalyse des Kundenfeedbacks ermöglichen, das in nützliche Textanwendungen manipuliert wird, wenn sie mit allgemeinen Emotionen und Gefühlen gekennzeichnet sind.
- Die QA -Prozesse: Die QA -Prozesse müssen strenge Qualitätsprüfungen durchsehen, damit nur Qualitätsdaten die Trainings- und Abrufprozesse durchlaufen. Dies kann die manuelle oder programmgesteuerte Doppelüberprüfung für Konsistenz und Genauigkeit beinhalten.
Anpassen von LLMs für bestimmte Aufgaben
Die Personalisierung von LLM ist eine Anpassung verschiedener Einstellungen in der KI, um die Modelleffizienz bei der Ausführung bestimmter Aufgaben oder im Geiste der Erleichterung bestimmter Branchen zu erhöhen. Diese Modellanpassung kann jedoch dazu beitragen, die Fähigkeit des Modells zu erhöhen, ein Muster zu erkennen.
- Feinabstimmungsmodelle: Feinabstimmung trainiert das Modell auf gegebenen Datensätzen, um die domänenspezifischen Feinheiten zu verstehen. Zum Beispiel könnte eine Anwaltskanzlei dieses KI -Modell auswählen, um Verträge danach genau zu entfernen, da es viele rechtliche Dokumente durchlaufen hat.
- Kontinuierliche Datenaktualisierungen: Sie möchten sicherstellen, dass die Modelldatenquellen auf den Punkt gebracht werden, und dies hält sie related genug, um sich auf weiterentwickelnde Themen zu entwickeln. Das heißt, eine Finanz-KI muss ihre Datenbank regelmäßig aktualisieren, um aktuelle Aktienkurse und wirtschaftliche Berichte zu erfassen.
- Aufgabenspezifische Anpassungen: Bestimmte Modelle, die für bestimmte Aufgaben angepasst wurden, können entweder oder beide Merkmale und Parameter in diejenigen ändern, die zu dieser bestimmten Aufgabe am besten geeignet sind. Die Sentiment-Analyse AI kann beispielsweise geändert werden, um bestimmte branchenspezifische Terminologien oder Phrasen zu erkennen.
Basteln effektive Aufforderungen für Lappenmodelle
Schnelltechnik kann als eine Möglichkeit verstanden werden, die gewünschte Ausgabe mit einer perfekt gefertigten Eingabeaufforderung zu erzeugen. Stellen Sie sich vor, Sie programmieren Ihre LLM, um eine gewünschte Ausgabe zu generieren.
- Deutlich angegebene und präzise Aufforderungen: Eine klarere Eingabeaufforderung führt zu einer besseren Antwort. Anstatt zu fragen: „Erzählen Sie mir von Technologie“, kann es helfen, zu fragen: „Was sind die neuesten Fortschritte in der Smartphone -Technologie?“
- Iterative Weiterentwicklung von Aufforderungen: Die kontinuierliche Verfeinerung einer Eingabeaufforderung basierend auf dem Suggestions trägt zu ihrer Effizienz bei. Wenn Benutzer beispielsweise die Antworten zu technisch finden, kann die Eingabeaufforderung angepasst werden, um nach einer einfacheren Erklärung zu fragen.
- Kontextbeauftragte Techniken: Die Aufforderung kann kontextsensitiv auf Schneiderreaktionen näher an den Erwartungen der Benutzer sein. Ein Beispiel wäre die Verwendung der Benutzerpräferenzen oder früheren Interaktionen innerhalb der Eingabeaufforderungen, die weitaus mehr persönliche Ausgänge erzeugen.
- Anordnen der Eingabeaufforderungen in logischer Reihenfolge: Organisieren von Eingabeaufforderungen in einer logischen Sequenz hilft beim Abschluss
Wichtige Informationen. Wenn man zum Beispiel nach einem historischen Ereignis fragt, wäre es zuerst besser geeignet zu sagen: „Was ist passiert?“ Bevor er weiter fragte: „Warum warfare es bedeutsam?“
Hier erfahren Sie, wie Sie die besten Ergebnisse von Rag Methods erzielen können
Regelmäßige Bewertungspipelines: Nach einigen Bewertungen hilft es, ein Bewertungssystem einzurichten, indem er die Qualität im Laufe der Zeit im Auge behält, dh routinemäßig, wie intestine sowohl Abruf- als auch Generationsteile von Rag abschneiden. Kurz gesagt, herauszufinden, wie intestine eine KI in verschiedenen Szenarien Fragen beantwortet.
Integrieren Sie Consumer Suggestions Loops: Das Benutzer -Suggestions ermöglicht konstante Verbesserungen an dem, was das System zu bieten hat. Dieses Suggestions ermöglicht es dem Benutzer auch, Dinge zu melden, die dringend angegangen werden müssen.