Поделиться
Какие технологии лежат в основе современных чат-ботов и виртуальных помощников? Погружаемся в RAG, LLM, GPT, BERT, OCR
Один из трендов роботизации — создание роботов и ботов, которые способны понимать текст и выполнять текстовые поручения через чат. В основе этих разработок лежат технологии LLM, BERT, OCR и другие. Все вместе нередко называют RAG-системами.
BERT для обработки естественного языка
BERT — это модель обработки естественного языка, разработанная компанией Google в 2018 г. Она используется для анализа текста и улучшения качества поиска и рекомендаций.
BERT расшифровывается как Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Эта модель позволяет обрабатывать текстовые данные на уровне слов и предложений, что делает ее особенно полезной для задач понимания естественного языка.
BERT проходит предварительное обучение на огромных корпусах текстов, таких как книги, статьи и веб-страницы. Этот процесс называется pre-training и включает в себя задачу предсказания следующего слова в предложении.
В отличие от традиционных моделей, которые обрабатывают текст последовательно слева направо, BERT может учитывать информацию как до, так и после каждого слова, что дает более глубокое понимание текста. Так, например, при предварительном обучении BERT использует метод маскирования слов: модель должна угадать, какое слово стоит за этим символом, учитывая весь контекст предложения.
BERT нашел широкое применение в различных задачах NLP, включая:
- Семантический анализ: благодаря глубокому пониманию контекста, BERT может использоваться для анализа смысла текста, что полезно для задач, связанных с поиском информации, тематическим кластерингом и анализом настроений.
- Чат-боты и виртуальные помощники, в которых BERT позволяет улучшить качество ответов чат-ботов, делая их более естественными и релевантными.
- BERT поддерживает множество языков, и это делает его подходящим инструментом для мультимодальных приложений.
- BERT помогает в задачах разметки текста, распознавания именованных сущностей и категоризации документов.
LLM для генерации текста
LLM, или Large Language Model, — это большая языковая модель, которая предназначена для обработки и генерации естественного языка. Такие модели используют большие объемы данных для обучения и часто включают миллионы параметров, что позволяет им выполнять сложные задачи в области обработки естественного языка.
В LLM, как и в любой нейро-технологии, важно предварительное обучение — процесс, при котором модель обучается на большом объеме данных без конкретных целей. Это позволяет модели развить общие навыки работы с языком, такие как понимание грамматики, семантики и структуры текста.
После предварительного обучения LLM обычно проходят этап дообучения, где они адаптируются к конкретной задаче или набору данных. Например, модель может быть дообучена на корпусе медицинских текстов для улучшения диагностики заболеваний.
Основное преимущество LLM — это их масштаб. Они обучаются на огромных объемах данных, что позволяет им получать глубокие знания о языке и его использовании. Данные могут включать в себя миллиарды слов из различных источников, таких как интернет, книги, статьи и социальные сети.
Многие современные LLM основаны на архитектуре трансформеров, которая была впервые представлена в модели BERT. Трансформеры используют механизм внимания для обработки входных данных, что позволяет эффективно работать с длинными последовательностями слов.
OCR для распознавания печатного и рукописного текста (компьютерное зрение)
OCR, или Optical Character Recognition, — это технология, которая используется для преобразования изображений текста в машиночитаемый формат. Основная цель OCR — автоматическое извлечение текста из цифровых изображений, сканированных документов, фотографий и других визуальных носителей.
OCR-системы используют алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для анализа изображений и идентификации отдельных символов или букв. За последние годы OCR-технологии значительно продвинулись благодаря развитию нейронных сетей и глубокого обучения. Современные OCR-системы способны обрабатывать сложные рукописные тексты, работать с различными шрифтами и языками, а также адаптироваться к новым условиям и дообучаться на новых данных.
Популярные OCR-системы:
- Google Vision API: Сервис Google Cloud для распознавания текста и объектов на изображениях.
- Microsoft Azure Cognitive Services: Комплекс решений для обработки и анализа изображений, включая OCR.
- Tesseract: Свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом, популярное среди разработчиков.
- Abbyy FineReader: Коммерческое решение для профессионального распознавания текста.
В России создаются и собственные OCR-движки. За редким исключением они построены на базе open-source-ного Tesseract.
Переходим к RAG-системам для бизнеса
RAG, или Retrieval-Augmented Generation, — это подход к генерации текста, который сочетает методы извлечения информации с генеративными моделями. Основная идея заключается в том, что вместо попытки генерировать текст полностью с нуля модель использует извлеченные ранее данные для улучшения качества и точности генерации.
В ходе своей работы RAG-система использует индексированные документы или базу знаний для поиска релевантных фрагментов текста, которые могут быть полезны для решения текущей задачи. Извлеченные фрагменты объединяются в единый структурированный контекстный пакет, который затем передается в генеративную модель, и она использует его для создания окончательного ответа. Это позволяет модели учитывать дополнительную информацию для генерации более точного и информативного текста.
RAG-системы, обученные на корпоративной документации, представляют собой подход к разработке интеллектуальных чат-ботов и систем поддержки клиентов, которые могут использовать внутреннюю информацию компании для предоставления точных и персонализированных ответов на вопросы пользователей.
Для этого компания собирает всю доступную корпоративную документацию, включая руководства, политики, процедуры, базы знаний, FAQ и другую соответствующую информацию. Документация очищается и стандартизируется для устранения избыточности и противоречий.
Собранные документы индексируются, чтобы сделать их доступными для поиска и извлечения информации. Тут обычно в ход идут инструменты вроде Elasticsearch или Lucene. В итоге создается модель извлечения информации, которая будет искать и выбирать наиболее релевантные фрагменты текста из базы данных. Модели могут быть основаны на таких техниках, как TF-IDF, BM25 или на современных языковых моделях, таких как BERT.
Параллельно создается генеративная модель, которая будет генерировать ответы на основании извлеченных данных.
Обе модели (извлечения информации и генеративная) синхронизируются и обучаются совместно, чтобы оптимально использовать информацию друг друга.
Расширение в сторону RAG Fusion
RAG Fusion — это метод, который комбинирует результаты, полученные от извлечения информации и генеративной модели, для улучшения качества генерации текста. Он был предложен исследователями из Microsoft и основан на подходе Retrieval-Augmented Generation (RAG).
RAG Fusion расширяет этот подход, добавляя этап «смешения» (fusion) перед генерацией текста. Вместо того чтобы просто передать контекстный пакет в генеративную модель, он дополнительно обрабатывается для объединения извлеченной информации и генеративного сигнала.
Примеры применения RAG Fusion:
- Чат-боты могут использовать RAG Fusion для улучшения ответов на вопросы пользователей, извлекая релевантную информацию из базы знаний.
- В информационных системах RAG Fusion помогает генерировать более точные и полные ответы на запросы пользователей.
- RAG Fusion может использоваться для создания контента, комбинируя извлеченные данные с генеративными способностями модели.
Системы, обучаемые на корпоративной документации и использующие подход RAG, позволяют компаниям предоставлять своим клиентам и сотрудникам быстрые, точные и персонализированные ответы на любые вопросы, что значительно улучшает уровень обслуживания и удовлетворенность пользователей.
Заключение
Описанные выше технологии играют важную роль в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. LLM и BERT улучшают понимание и генерацию текста, OCR делает информацию доступной и удобной для использования, а RAG повышает точность и информативность генерируемых ответов.
Вместе они открывают новые возможности для автоматизации и улучшения взаимодействия человека с машинами.
Поделиться
Короткая ссылка
