שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מה זה RAG?
בעולם הבינה המלאכותית מדברים יותר ויותר על RAG. אבל מה זה RAG בעצם?
אז RAG, ראשי תיבות של Retrieval-Augmented Generation, היא טכניקה המאפשרת למודלי AI גישה למאגרי מידע ובסיסי נתונים, בכדי לשלוף מהם מידע רלוונטי ונכון. הם עושים את זה כדי לייצר תשובות מדויקות ומבוססות נתונים עדכניים ואמיתיים.
בניגוד לאלטרנטיבה של בזבוז משאבים יקרים על אימון מטורף ויקר של מודל שפה, כך שיהיה תמיד מעודכן וברמות הכי גבוהות, RAG מאפשר למודל AI לענות ככזה, מבלי שיצטרכו מאמניו לעשות בו את כל העבודה.
כי מודלי שפה גדולים דוגמת GPT או Claude הם מרשימים ביכולתם לג'נרט תשובות מדויקות וטקסטים משכנעים, אך הם סובלים ממגבלה ברורה - הם יודעים רק את מה שלמדו בתקופת האימון שלהם. הידע שלהם "קפא" בזמן למועד ולהיקף האימון שלהם.
מה שעוד יותר מביך הוא שהם כמעט ולא יודעים לומר שאינם יודעים. לעתים, כשאין להם תשובה מדויקת, הם עונים או מייצרים מידע שגוי המתחזה לנכון - תופעה שאנו מכנים "הזיות", או בעגה המקצועית "הלוצינציות" (hallucinations), מונח טכני המתאר יצירת מידע שאינו מבוסס עובדות.
#יתרונות
RAG היא טכנולוגיה שמבטיחה שהתשובות יהיו לא רק חכמות, אלא גם נכונות. מעבר לחיסכון האדיר והברור בעלויות, לעומת בזבוז משאבים על אימון המודלים לעדכנות בזמן אמת, היתרונות של RAG לעומת מודל שפה סטנדרטי הם ברורים:
עדכניות בזמן אמת - גישה למידע חדש שלא היה קיים בזמן אימון המודל.
דיוק ואמינות - צמצום משמעותי של "הזיות".
שקיפות המקורות - אפשרות להציג למשתמש את מקורות המידע.
התאמה אישית וגמישות - יכולת להשיג ולהזין מידע ספציפי לתחום או לארגון המשתמש במודל.
בכל אלה RAG מסמן את כיוון ההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית חכמות, מדויקות ואמינות יותר - מערכות המשלבות את היצירתיות של מודלי שפה עם הדיוק של מידע עובדתי ונכון לעכשיו ובזמינות של 24/7.
#אז איך עובד RAG?
דמיינו ספרן וירטואלי שעומד לצד מודל AI ומספק לו את המסמכים הרלוונטיים והמעודכנים בדיוק ברגע שהוא נזקק להם. זוהי מהותה של טכנולוגיית RAG - היא יודעת ומביאה את המידע המעודכן והמדויק לכל שאלה שנשאל מודל הבינה המלאכותית ומאפשרת לו לדייק בתשובותיו, גם בשאלות שלא עוסקות במידע שעליו הוא מאומן ומעודכן.
טכנית, RAG פותר את הבעיה בתהליך מובנה של שלושה שלבים:
1. קבלת השאלה מהמודל על ידי מערכת ה-RAG.
2. שליפה (Retrieval) - סריקת מסמכים פנימיים או דוחות פנימיים של הארגון או של מאגרי המידע החיצוניים והרלוונטיים על ידי מנגנון האחזור, זיהוי המידע הנדרש באתרים, מסמכים, או בסיסי נתונים ארגוניים והעברתו למודל.
3. יצירה (Generation) - שילוב המידע שנאסף עם הידע הכללי של מודל השפה לכדי תשובה קוהרנטית, כלומר הגיונית ומושלמת, בצורה של שיחה טבעית.
#דוגמאות
בארגון פיננסי למשל, מערכת RAG יכולה לשלוף מידע מעודכן מדוחות רבעוניים, תקנות רגולטוריות חדשות ונתוני שוק בזמן אמת כדי לענות על שאלה ספציפית של משקיע.
בעסק או חברה מערכת RAG יכולה לשלוף מדוחות פנימיים של הארגון, ממאגרי התמיכה או המסמכים הפנימיים ולתת מענה מבוסס ללקוחות ולעובדים.
באוניברסיטאות החוקרים משתמשים ב-RAG כדי לאפשר למודלים לגשת למאמרים מדעיים עדכניים בתחום הרפואה, מה שמאפשר ייעוץ מבוסס על מחקרים חדשניים שלא היו זמינים בעת אימון המודל.
חברת רפואה יכולה להטמיע RAG כדי לספק מענה מדויק לשאלות על טיפולים חדשניים, תוך שילוב מחקרים עדכניים עם ידע רפואי מוסמך.
במערכת המשפט, RAG יכול לסייע בניתוח תקדימים משפטיים, תוך שליפת פסקי דין רלוונטיים וחוקים עדכניים לסוגיה ספציפית.
#האתגרים
ההטמעה של טכנולוגיות RAG היא לא פשוטה ואף מורכבת מבחינה טכנית, הן בבחירת אלגוריתם האחזור המתאים, דרך ניהול מאגרי מידע גדולים, תחזוקה של מידע עדכני, שאלות של פרטיות כשמדובר במסמכים רגישים ועוד.
כמו כן, גם איכות התשובות תלויה באיכות מקורות המידע, כאשר מהנדסי המידע זוכרים תמיד את העיקרון שתקף גם כאן - "זבל נכנס, זבל יוצא".
הנה ה-RAG בהסבר פשוט ומרהיב:
https://youtu.be/zX4cL6n5UzY
כך עושים את זה:
https://youtu.be/tKPSmn-urB4
והסבר חופר:
https://youtu.be/u47GtXwePms
RAG
בעולם הבינה המלאכותית מדברים יותר ויותר על RAG. אבל מה זה RAG בעצם?
אז RAG, ראשי תיבות של Retrieval-Augmented Generation, היא טכניקה המאפשרת למודלי AI גישה למאגרי מידע ובסיסי נתונים, בכדי לשלוף מהם מידע רלוונטי ונכון. הם עושים את זה כדי לייצר תשובות מדויקות ומבוססות נתונים עדכניים ואמיתיים.
בניגוד לאלטרנטיבה של בזבוז משאבים יקרים על אימון מטורף ויקר של מודל שפה, כך שיהיה תמיד מעודכן וברמות הכי גבוהות, RAG מאפשר למודל AI לענות ככזה, מבלי שיצטרכו מאמניו לעשות בו את כל העבודה.
כי מודלי שפה גדולים דוגמת GPT או Claude הם מרשימים ביכולתם לג'נרט תשובות מדויקות וטקסטים משכנעים, אך הם סובלים ממגבלה ברורה - הם יודעים רק את מה שלמדו בתקופת האימון שלהם. הידע שלהם "קפא" בזמן למועד ולהיקף האימון שלהם.
מה שעוד יותר מביך הוא שהם כמעט ולא יודעים לומר שאינם יודעים. לעתים, כשאין להם תשובה מדויקת, הם עונים או מייצרים מידע שגוי המתחזה לנכון - תופעה שאנו מכנים "הזיות", או בעגה המקצועית "הלוצינציות" (hallucinations), מונח טכני המתאר יצירת מידע שאינו מבוסס עובדות.
#יתרונות
RAG היא טכנולוגיה שמבטיחה שהתשובות יהיו לא רק חכמות, אלא גם נכונות. מעבר לחיסכון האדיר והברור בעלויות, לעומת בזבוז משאבים על אימון המודלים לעדכנות בזמן אמת, היתרונות של RAG לעומת מודל שפה סטנדרטי הם ברורים:
עדכניות בזמן אמת - גישה למידע חדש שלא היה קיים בזמן אימון המודל.
דיוק ואמינות - צמצום משמעותי של "הזיות".
שקיפות המקורות - אפשרות להציג למשתמש את מקורות המידע.
התאמה אישית וגמישות - יכולת להשיג ולהזין מידע ספציפי לתחום או לארגון המשתמש במודל.
בכל אלה RAG מסמן את כיוון ההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית חכמות, מדויקות ואמינות יותר - מערכות המשלבות את היצירתיות של מודלי שפה עם הדיוק של מידע עובדתי ונכון לעכשיו ובזמינות של 24/7.
#אז איך עובד RAG?
דמיינו ספרן וירטואלי שעומד לצד מודל AI ומספק לו את המסמכים הרלוונטיים והמעודכנים בדיוק ברגע שהוא נזקק להם. זוהי מהותה של טכנולוגיית RAG - היא יודעת ומביאה את המידע המעודכן והמדויק לכל שאלה שנשאל מודל הבינה המלאכותית ומאפשרת לו לדייק בתשובותיו, גם בשאלות שלא עוסקות במידע שעליו הוא מאומן ומעודכן.
טכנית, RAG פותר את הבעיה בתהליך מובנה של שלושה שלבים:
1. קבלת השאלה מהמודל על ידי מערכת ה-RAG.
2. שליפה (Retrieval) - סריקת מסמכים פנימיים או דוחות פנימיים של הארגון או של מאגרי המידע החיצוניים והרלוונטיים על ידי מנגנון האחזור, זיהוי המידע הנדרש באתרים, מסמכים, או בסיסי נתונים ארגוניים והעברתו למודל.
3. יצירה (Generation) - שילוב המידע שנאסף עם הידע הכללי של מודל השפה לכדי תשובה קוהרנטית, כלומר הגיונית ומושלמת, בצורה של שיחה טבעית.
#דוגמאות
בארגון פיננסי למשל, מערכת RAG יכולה לשלוף מידע מעודכן מדוחות רבעוניים, תקנות רגולטוריות חדשות ונתוני שוק בזמן אמת כדי לענות על שאלה ספציפית של משקיע.
בעסק או חברה מערכת RAG יכולה לשלוף מדוחות פנימיים של הארגון, ממאגרי התמיכה או המסמכים הפנימיים ולתת מענה מבוסס ללקוחות ולעובדים.
באוניברסיטאות החוקרים משתמשים ב-RAG כדי לאפשר למודלים לגשת למאמרים מדעיים עדכניים בתחום הרפואה, מה שמאפשר ייעוץ מבוסס על מחקרים חדשניים שלא היו זמינים בעת אימון המודל.
חברת רפואה יכולה להטמיע RAG כדי לספק מענה מדויק לשאלות על טיפולים חדשניים, תוך שילוב מחקרים עדכניים עם ידע רפואי מוסמך.
במערכת המשפט, RAG יכול לסייע בניתוח תקדימים משפטיים, תוך שליפת פסקי דין רלוונטיים וחוקים עדכניים לסוגיה ספציפית.
#האתגרים
ההטמעה של טכנולוגיות RAG היא לא פשוטה ואף מורכבת מבחינה טכנית, הן בבחירת אלגוריתם האחזור המתאים, דרך ניהול מאגרי מידע גדולים, תחזוקה של מידע עדכני, שאלות של פרטיות כשמדובר במסמכים רגישים ועוד.
כמו כן, גם איכות התשובות תלויה באיכות מקורות המידע, כאשר מהנדסי המידע זוכרים תמיד את העיקרון שתקף גם כאן - "זבל נכנס, זבל יוצא".
הנה ה-RAG בהסבר פשוט ומרהיב:
https://youtu.be/zX4cL6n5UzY
כך עושים את זה:
https://youtu.be/tKPSmn-urB4
והסבר חופר:
https://youtu.be/u47GtXwePms
