RAG-ratkaisun tekoälyn opettaminen: dokumentoidun ja hiljaisen tietämyksen yhdistäminen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) -ratkaisut yhdistävät organisaation oman tietämyksen ja generatiivisen tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet. Jotta RAG-malli voi tarjota tarkkaa ja arvokasta tietoa, sen koulutus vaatii sekä dokumentoitua tietämystä (explicit knowledge) että hiljaista tietämystä (tacit knowledge). Tässä artikkelissa tarkastelemme, miten nämä tietämystyypit vaikuttavat RAG-mallin kehittämiseen ja miten tekoäly voidaan opettaa tehokkaasti.

1. Dokumentoitu tietämys: Perusta RAG-mallin oppimiselle

Dokumentoitu tietämys on muodollista, tallennettavaa ja helposti jaettavaa tietoa, joka voidaan sisällyttää suoraan RAG-ratkaisun tietovarastoon. Esimerkkejä tästä ovat:

• Kirjoitetut ohjeet ja manuaalit
• Tietokannat ja artikkelit
• Strukturoidut raportit ja tutkimukset

Dokumentoidun tietämyksen käsittely RAG-mallissa

• Aineistoanalyysi – Selvitetään, mitkä tiedot ovat relevantteja ja missä muodossa ne ovat saatavilla.
• Aineistojen käsittely – Muutetaan eri formaateissa olevat dokumentit rakenteiseksi ja helposti haettavaksi.
• Tietojen täydentäminen – Täydennetään aineistoa puuttuvilla elementeillä ja lisätään siihen kontekstuaalisuutta.
• Mallin koulutus – Opetetaan malli tunnistamaan oikeat lähteet ja käyttämään tietoa vastauksissaan.
• Testaus ja validointi – Varmistetaan, että RAG-malli hakee ja generoi oikeaa tietoa luotettavasti.

2. Hiljainen tietämys: Spesialistin ajattelun yhdistäminen tekoälyyn

Tacit-tietämys on kokemuksen kautta syntynyttä, usein tiedostamatonta tai dokumentoimatonta tietoa. Se ilmenee asiantuntijoiden osaamisessa ja käytännön kokemuksissa, joita ei ole aina helppo kirjata strukturoidusti.

Tacit-tiedon hyödyntäminen RAG-mallissa

• Tiedon kerääminen – Asiantuntijoiden haastattelut, keskustelut ja havainnot tallennetaan esimerkiksi tekstimuodossa tai äänitteinä.
  
• Dokumentointi – Kerätty hiljainen tietämys muutetaan jäsennellyksi tiedoksi, kuten ohjeiksi, prosessikuvauksiksi tai oppimateriaaleiksi.
  
• Linkitykset ja kytkökset – Tacit-tieto toimii "kytkevinä linkkeinä", jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään, miten eri tiedot liittyvät toisiinsa.

3. Yhdistetyn tietämyksen hyödyntäminen RAG-mallissa

Kun dokumentoitu tietämys täydennetään tacit-tiedolla, RAG-ratkaisusta kehittyy todellinen spesialisti. Se pystyy tarjoamaan tarkempia ja kontekstuaalisesti merkityksellisempiä vastauksia käyttäjilleen.

Yhteenveto

RAG-ratkaisun tehokkuus riippuu sen kyvystä yhdistää sekä eksplisiittinen että hiljainen tietämys. Dokumentoidun tiedon avulla tekoäly saa vahvan pohjan faktapohjaiselle tiedonhaulle, kun taas tacit-tieto rikastaa sitä asiayhteyksillä ja käytännön sovelluksilla. Näiden yhdistäminen tekee RAG-malleista entistä tarkempia, joustavampia ja asiantuntevampia, mikä mahdollistaa tarkemmin reagoivat AI-pohjaiset ratkaisut eri toimialoille.

Vinkki: tutustu Nonakan ja Takeuchin klassikkoon "Knowledge Creating Company" (1995)".