A RAG (Retrieval-Augmented Generation) modell lehetőséget ad arra, hogy a generatív mesterséges intelligencia ne csak saját „tudására”, hanem valós, külső forrásokra is támaszkodjon. Ez forradalmasíthatja az ügyfélszolgálatot, a tudásmenedzsmentet és a belső céges rendszerek működését.

• A RAG modellek külső adatforrásokat használnak a válaszaik pontosításához
• Költséghatékony és rugalmas rendszer cégek számára
• Különösen hasznos komplex, tudásintenzív témákban
• Használható ügyféltámogatásban, oktatásban vagy fejlesztői támogatásban
• A bevezetéshez nem csak technikai tudás, hanem jó adatstratégia is kell

Az adatlekérésre alapozott generálás, más néven RAG, egy olyan technika, amely kiterjeszti a generatív mesterséges intelligencia modellek pontosságát és megbízhatóságát külső forrásokból származó tények felhasználásával. Ez a módszer úgy működik, mint egy digitális kutatóasszisztens, amely releváns információkat gyűjt és integrál a mesterséges intelligencia válaszaiba, ezzel növelve azok tartalmi értékét és hitelességét.

A RAG alapjai

A RAG, vagyis az adatlekérésre alapozott generálás, egy újszerű módszer a generatív mesterséges intelligencia modellek fejlesztésére, amely külső adatforrásokból származó információk felhasználásával javítja azok teljesítményét. Ezáltal a modellek képesek pontosabb és megbízhatóbb válaszokat generálni, ami különösen hasznos, amikor specifikus, aktuális vagy mélyebb tudást igénylő témákban kérdeznek meg.

Az adatlekérésre alapozott generálás: mi is az a RAG modell?

A Retrieval-Augmented Generation, röviden RAG, egy olyan AI technológia, amely kombinálja az adatkeresés képességét a generatív nyelvi modellek válaszadó képességével. Ahelyett, hogy kizárólag a betanított tudására támaszkodna, a RAG képes külső adatforrásokat lekérdezni, így naprakészebb, pontosabb és hitelesebb válaszokat ad.

Ez a technológia különösen előnyös lehet üzleti döntéstámogatás, ügyfélszolgálati chatbotok, dokumentumkezelés, vagy akár oktatási célú AI-asszisztensek esetén.

Így működik a RAG technika

A RAG modellek két fő komponensből állnak:

1. Retriever – Ez a rendszer elemzi a felhasználói kérdést, és külső adatbázisokból, dokumentumokból releváns tartalmat keres.
2. Generator – Ezután a nyelvi modell (pl. GPT) a visszakeresett adatok alapján fogalmazza meg a választ.

Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy az AI válaszai ne csak „tippelések” legyenek, hanem valós dokumentumokon és adatpontokon alapuljanak.

RAG modellek céges felhasználásban

Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy ahol dokumentumok, belső tudásbázisok vagy korábbi jegyzőkönyvek gyors elérése kulcsfontosságú, ott a RAG technológia valódi áttörést jelenthet.

Gyakorlati példák:

• Chatbot, amely mindig a legfrissebb GYIK-ból válaszol
• HR rendszer, amely a szabályzatból keres választ egy kérdésre

- -✁- - - - - -  - - - - - 

🎓Ingyenes ChatGPT kezdő kurzus magyar nyelven

A mesterséges intelligencia világában való eligazodás nem egyszerű feladat, különösen kezdőként. Ezért hoztam létre a ChatGPT kezdő kurzust, amely magyar nyelven, gyakorlati példákkal segít megérteni, hogyan használhatod ki az AI nyújtotta lehetőségeket. Legyen szó tartalomgyártásról, automatizációról vagy kreatív ötletekről, a kurzus végére magabiztosan használhatod a ChatGPT-t.

‍

- -✁- - - - - -  - - - - -

Hogyan tudok egy RAG -ot létrehozni?

Egy Retrieval-Augmented Generation (RAG) modell létrehozásához több lépést és technikai kompetenciát igényel. Az alábbiakban egy egyszerűsített útmutatót találhatsz a folyamatról:

1. Lépés: Meghatározás és tervezés

Először is tisztáznod kell, hogy milyen típusú kérdésekre szeretnéd, hogy a RAG modell válaszoljon és milyen adatforrásokat fog használni. Ez magában foglalhatja a belső adatbázisokat, nyílt hozzáférésű tudományos cikkeket, vagy bármilyen releváns információgyűjteményt.

2. Lépés: Adatforrások gyűjtése

Szerezd be és készítsd elő azokat az adatforrásokat, amelyeket a RAG modell használni fog. Ez magában foglalhatja az adatok tisztítását, előfeldolgozását és strukturálását egy olyan formátumban, amelyet a modell könnyen feldolgozhat.

3. Lépés: Eszközök és technológiák kiválasztása

Döntsd el, melyik mesterséges intelligencia és gépi tanulási keretrendszereket, könyvtárakat és eszközöket fogod használni. A RAG modellek létrehozásához gyakran használt eszközök közé tartozik a PyTorch, TensorFlow, valamint a Hugging Face Transformers könyvtár.

4. Lépés: Modell kialakítása

Alakítsd ki a generatív modellt, amely képes lesz a felhasználói kérdésekre válaszolni. Integráld a kiválasztott adatforrásokat, hogy a modell képes legyen információkat lekérni ezekből az adatbázisokból.

5. Lépés: Tanítás és finomhangolás

Tanítsd be a modellt a rendelkezésre álló adatokon. Ez magában foglalhatja a generatív modell előzetes tanítását egy nagy adathalmazon, majd finomhangolását a konkrét feladatra. A tanítási folyamat során teszteld a modell teljesítményét és hangold finomra az adatlekérési logikát.

6. Lépés: Tesztelés és értékelés

Értékeld a modell teljesítményét a relevancia, pontosság és megbízhatóság szempontjából. Végezz teszteket valós felhasználói kérdésekkel, hogy láthasd, milyen jól teljesít a modell az információlekérésben és válaszgenerálásban.

7. Lépés: Implementáció és továbbfejlesztés

Implementáld a RAG modellt a célrendszerbe és teszteld annak integrációját. Gyűjts visszajelzéseket a felhasználóktól és folyamatosan fejleszd tovább a modellt a jobb teljesítmény érdekében.

‍

Gyakorlati tippek a RAG modellek bevezetéséhez

1. Ne kezdj el fejleszteni adat nélkül! Először tisztítsd, strukturáld a belső tudásbázisod.
2. Használj nyílt forráskódú eszközöket első körben – például Haystack vagy LlamaIndex.
3. Kis projekttel kezdj! Pl. belső GYIK chatbot, ne az egész intranet AI-sításával.
4. Alakíts ki monitoring rendszert – lásd, milyen forrásokat használ a modell.
5. Ne feledd a humán validálást sem! Legalább eleinte tesztelj kézzel.

Összefoglaló

Az adatlekérésre alapozott generálás (RAG) egy modern AI-technika, amely a generatív modellek képességeit egészíti ki valós, külső adatforrások felhasználásával. Ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia kizárólag a saját betanított tudására támaszkodna, a RAG rendszerek a felhasználói kérés pillanatában releváns dokumentumokat, belső tudásbázisokat vagy nyilvános adatokat keresnek fel. Ezeket az információkat a generáló modell összevonja és beépíti a válaszaiba, így azok sokkal pontosabbak, frissebbek és hitelesebbek lesznek. Ez különösen fontos olyan területeken, ahol nem elég az általános tudás: például ügyfélszolgálati chatbotok, HR-rendszerek, belső dokumentáció kezelése, kutatás vagy üzleti döntéstámogatás.

A RAG technológia egyik legnagyobb előnye, hogy jelentősen csökkenti a téves információk (hallucináció) kockázatát, miközben gyorsabbá és megbízhatóbbá teszi az AI-alapú munkafolyamatokat. A modell valós dokumentumokat használ háttérként, így a válaszok nem „tippelések”, hanem tényleges adatpontokon alapulnak. Ennek köszönhetően a cégek sokkal hatékonyabban tudják kiaknázni a saját tudásbázisukat: a dolgozók, ügyfelek és partnerek minden helyzetben a naprakész, pontos információkat kapják meg. A RAG nemcsak egy technológia, hanem egy stratégiai beruházás is – amely hosszú távon jelentős hatékonyságnövelést és jobb döntéshozatalt eredményez.

‍