1. คนรุ่นรีไซเคิลคืออะไร?
RAG เป็นวิธีที่จะใช้ประโยชน์จากรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วเช่น GPT-4, Gemini, Bard และ Llama เมื่อสร้างแอพพลิเคชั่นที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ โดยการเพิ่มความรู้ในท้องถิ่น (เช่นนโยบายโรงพยาบาลหรือข้อมูลโปรโตคอล) บริบท (เช่นข้อมูลโปรไฟล์แพทย์) หรือประวัติ (เช่นข้อมูลทางคลินิกของผู้ป่วย) RAG LLMS เป็นการตอกย้ำเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา AI ทั่วไปเช่นการขาดข้อมูลเฉพาะและภาพหลอน LLM
2. ผ้าขี้ริ้วทำงานอย่างไร?
RAG “Wrapping” เป็นหลัก LLM โดยการเพิ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องลงในพรอมต์ (แบบสอบถาม) ที่ส่งไปยัง LLM ตัวอย่างเช่นสมมติว่าแพทย์ต้องการถามคำถาม: “ฉันควรเพิ่มปริมาณยานี้ให้กับผู้ป่วยรายนี้หรือไม่” ด้วยผ้าขี้ริ้วคำถามจะได้รับการแก้ไขครั้งแรกเพื่อทำความเข้าใจประเภทของการสืบค้นและรายละเอียดที่กำลังดำเนินการ จากนั้นเครื่องมือ RAG อาจสามารถรับโปรโตคอลของโรงพยาบาลสำหรับยาได้คำแนะนำของผู้ผลิตประวัติผู้ป่วยและผลการทดลองล่าสุดที่ส่งทั้งหมดนี้ไปยัง LLM พร้อมกับคำถามจากแพทย์ สิ่งนี้ให้ความรู้บริบทและประวัติศาสตร์ท้องถิ่น LLM เพื่อช่วยตอบคำถาม ทั้งหมดนี้ไม่สามารถมองเห็นได้สำหรับแพทย์เพราะผ้าขี้ริ้วกำลังทำงานในการเลือกสิ่งที่จะส่งไปยัง LLM
ดำน้ำลึก: องค์กรสามารถหลีกเลี่ยงอคติ LLM และความไม่ถูกต้องโดยใช้การจัดการข้อมูลได้อย่างไร
3. RAG เปรียบเทียบกับการปรับแต่งได้อย่างไร?
การปรับค่า LLM ที่มีอยู่อย่างละเอียดจะเพิ่มข้อมูลให้กับโมเดลซึ่งมักจะเป็นข้อมูลส่วนตัว สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการทำให้ LLM ดีขึ้นสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจง RAG ปรับปรุง LLM ด้วยข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและเป็นประโยชน์ในขณะที่ LLM ถูกถาม ข้อมูลผู้ป่วยไม่ได้ถูกเก็บไว้ในโมเดล แต่ยังคงมีรูปแบบที่มีข้อมูลล่าสุดที่จำเป็นเพื่อช่วยตอบคำถามและไม่มีคำถามด้านความปลอดภัยเกี่ยวกับการรั่วไหลของข้อมูลที่เป็นความลับ
4. ประโยชน์ของการใช้ผ้าคืออะไร?
RAG ขยายมูลค่าของ LLM โดยให้ข้อมูลเพิ่มเติมแบบจำลอง: เอกสารท้องถิ่น, เอกสารและโปรโตคอลที่เกี่ยวข้องรวมถึงข้อมูลจริงจากฐานข้อมูลทางคลินิก แพทย์และนักวิจัยสามารถถามคำถามตามสิ่งที่เกิดขึ้นในขณะนี้ไม่ใช่เมื่อ LLM ได้รับการฝึกอบรม ข้อมูลเพิ่มเติมนี้ช่วยให้ LLM ส่งคำตอบที่มีความเกี่ยวข้องและแม่นยำยิ่งขึ้น ทีมเหล่านี้ยังสามารถสร้างในระดับที่สูงขึ้นของการควบคุมความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดมากขึ้นเฉพาะการให้ข้อมูลเฉพาะที่บุคคลที่ถามคำถามได้รับอนุญาตให้รู้
5. อะไรคือความท้าทายของผ้า?
แอปพลิเคชัน RAG จะต้องทำการบันทึกผู้ใช้ล่วงหน้าเพื่อตัดสินใจว่าจะส่งข้อมูลเพิ่มเติมใด มันอาจเป็นงานที่ยากและมีโอกาสที่แอปพลิเคชัน RAG จะส่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เพียงเพราะคุณให้ข้อมูล LLM -hade ไม่ได้หมายความว่าพวกเขาจะเข้าใจข้อมูลนี้อย่างถูกต้องและรวมไว้ในคำตอบ