Retrieval-Augmented Generation (RAG) системы приобретают всё большую популярность в различных сферах искусственного интеллекта благодаря своей способности объединять возможности поиска и генерации текстов. В основе таких систем лежит эффективное извлечение релевантной информации из огромных корпусах данных с последующим её использованием для создания ответов. В 2024 году многие эксперты и разработчики сосредоточились на усовершенствовании методов поиска с целью повысить точность и качество генерируемых текстов. Основной подход, который по-прежнему остаётся каноническим, включает несколько ключевых этапов, начиная с разбиения документов на удобные для обработки фрагменты и их кодирования в векторы с помощью специализированных эмбеддинговых моделей. Далее запрос пользователя трансформируется в аналогичный вектор, иногда с применением мощных языковых моделей для его улучшения и уточнения.
После этого происходит первичный поиск – извлечение нескольких десятков наиболее похожих фрагментов, основываясь на методах вычисления косинусного сходства между векторами. Однако на этом процесс не заканчивается: выборочное сужение результатов получают с помощью более сложных моделей ранжирования, способных учитывать контекст и семантическую близость, выходящую за рамки простого сравнения векторов. Только после такой двухэтапной фильтрации отобранные фрагменты интегрируются в контекст генеративной модели, которая формирует конечный ответ. Несмотря на общую устойчивость этой схемы, в 2024 году наблюдаются попытки улучшить качество поиска за счет внедрения дополнительных технологий. Одним из направлений стала интеграция графовых структур, например, баз данных как Neo4j, позволяющих создавать сложные взаимосвязи между документами и сущностями в них.
Такая организация информации даёт возможность более тонко учитывать смысловые связи и логику внутри больших объёмов данных, что может повысить эффективность первичного извлечения и последующего уточнения результатов. Наряду с этим происходит активное совершенствование эмбеддинговых моделей. Они становятся более глубокими, лучше справляются с пониманием контекста и нюансов, что положительно отражается на первоначальном преобразовании как документов, так и запросов. Использование больших языковых моделей для предварительной переформулировки запросов позволяет значительно увеличить релевантность найденной информации, ведь иногда исходный запрос слегка неясен и нуждается в уточнении для лучшей интерпретации. Кроме того, продолжают развиваться методы ранжирования, где нейросетевые модели становятся всё более изощрёнными, успешно обучаясь на данных с обратной связью и учитывая разнообразные параметры релевантности, включая тематическое совпадение и стилевое соотношение.
Применение таких моделей ведёт к сокращению объёма неподходящих документов, что повышает качество итогового ответа и делает систему более надежной в реальных сценариях использования. Неотъемлемой частью прогресса стал также фокус на аппаратном ускорении и оптимизации алгоритмов, что позволяет работать с большими набороми данных в интерактивном режиме, важном для пользовательских приложений. Высокая скорость отклика и масштабируемость становятся конкурентными преимуществами для разработчиков RAG систем. Стоит отметить, что подходы, основанные на графах и сложных структурах данных, всё ещё находятся на стадии активных исследований и пилотных проектов, но уже доказали свою перспективность в ряде задач, включая поиск по узкоспециализированным базам знаний и кросс-документную интеграцию информации. В целом, современный SOTA для поиска в RAG системах представляет собой гибридную модель, сочетающую силу контекстных эмбеддингов, интеллектуального преобразования запросов, продвинутого ранжирования и экспериментальных графовых технологий.
Такой комплексный подход позволяет максимально эффективно извлекать релевантную информацию и предоставляет качественный базис для последующей генерации ответов. На ближайшее будущее можно прогнозировать дальнейшее совершенствование каждого из элементов цепочки, усиление взаимодействия между ними и расширение области применения RAG систем в новых индустриях. Инновационные методы с применением искусственного интеллекта и глубинного обучения, без сомнения, продолжат трансформировать сферу поиска знаний, делая её более интеллектуальной, адаптивной и полезной для конечного пользователя.
