RAG-arkkitehtuuri - 4 usein kysyttyä asiaa (UKK)

1. Mitä on Retrieval Augmented Generation (RAG) ja miten se käyttää upotuksia ("embedding")?

RAG on menetelmä, joka parantaa generatiivisia tekoälymalleja hakemalla ulkoisista lähteistä relevanttia tietoa tuottaakseen tarkempia vastauksia. Upotus l. "embedding" viittaa tapaan, jolla sanat, lauseet tai jopa kokonaiset tekstipätkät l. "chunk" muunnetaan numeeriseen muotoon "vektoreiksi" niin, että niiden sijainnit vektoriavaruudessa heijastavat niiden merkityksiä ja keskinäisiä suhteita. Upotusten avulla malli "ymmärtää" tekstin semanttista sisältöä, kuten sanojen merkityksiä ja niiden välisiä yhteyksiä, ja voi käyttää tätä tietoa esimerkiksi tekstin analysointiin ja ennustamiseen.

2. Miten paloittelu (chunking) toimii Retrieval Augmented Generationissa?

Chunk tarkoittaa yleensä yhtä "palaa" tai "osaa" suuremmasta tekstikokonaisuudesta. Tämä "pala" voi olla esimerkiksi lause, virkkeen osa tai tietty määrä sanoja, ja se pilkotaan mallin käsiteltäväksi yksiköksi. Suomeksi chunk voitaisiin kääntää tilanteesta riippuen esimerkiksi palaksi, tekstipalaseksi tai tekstiosaksi.

Paloittelu tarkoittaa suurten dokumenttien tai datamassojen jakamista pienempiin, hallittaviin osiin eli "paloihin", jotta RAG-järjestelmät voivat hakea relevanttia tietoa tehokkaammin. Kun sisältöä käsitellään pienempinä paloina, RAG-mallit voivat upottaa ja hakea tiettyjä segmenttejä, mikä parantaa hakutarkkuutta. Näin järjestelmä löytää kyselyn tullessa parhaimman vastineen näiden palojen joukosta, mikä lisää vastausten osuvuutta.

3. Mikä rooli vektoritietokannalla on RAG-ratkaisuissa?

Vektoritietokanta tallentaa ja järjestää upotukset, jotta ne voidaan hakea nopeasti ja tehokkaasti. Kun RAG-järjestelmä saa kyselyn, se muuntaa sen upotukseksi ja etsii vektoripohjaisesta tietokannasta samankaltaisia upotuksia tallennettujen tietopalojen joukosta. Vektoritietokanta on RAG-ratkaisun sydän, sillä ne mahdollistavat nopeat, skaalautuvat haut relevanttiin sisältöön, mikä parantaa generointiprosessin osuvuutta.

4. Miksi tekstipalan koolla on merkitystä vektoripohjaisessa tietokantahaussa RAG-ratkaisuissa?
 
Palojen koko vaikuttaa suoraan hakujen tarkkuuteen ja tehokkuuteen. Jos palat ovat liian suuria, upotukseen voi tulla mukaan epäolennaista tietoa, mikä heikentää hakutulosten laatua. Jos palat ovat liian pieniä, tärkeä konteksti voi kadota. Optimaalinen palakoko varmistaa, että upotukset sisältävät riittävästi kontekstia ilman, että vektoripohjainen tietokanta kuormittuu, mikä parantaa hakutulosten osuvuutta ja vastausten tarkkuutta RAG-kehyksessä.