מה זה בעצם RAG?

RAG הוא שילוב בין שני סוגי מודלים:

• מודלי שליפה: אשר נועדו למצוא מידע רלוונטי מתוך מסמכים או מאגרי נתונים.
• מודלי ייצור טקסט (NLG – Natural Language Generation): כמו GPT או Gemini, המייצרים טקסט על סמך המידע שנשלף.

תהליך העבודה במודל RAG כולל:

1. שליפת מידע: המודל מאתר מסמכים או נתונים רלוונטיים מתוך מאגר נתונים גדול.
2. ייצור טקסט: מודל הייצור משתמש במידע שנשלף לכתיבת תשובה מנוסחת היטב.

למי מתאימים מודלי RAG?

מודלים אלה מתאימים במיוחד לארגונים שמתמודדים עם מאגרי מידע גדולים ולא מובנים. דוגמאות לשימושים כוללות:

• תמיכה טכנית ושירות לקוחות: מתן תשובות מותאמות אישית ללקוחות על סמך מאגרי מידע פנימיים.
• חקר משפטי: שליפת מידע משפטי רלוונטי וכתיבת סיכומים.
• שירותי בריאות: גישה למידע רפואי מותאם אישית עבור מטופלים.

איך בונים מודל RAG?

שלב 1: איסוף והכנת נתונים

1. איסוף מידע: המידע צריך להיות מובנה (כגון טבלאות) או לא מובנה (כגון מסמכים, מאמרים, ויקיפדיה וכו').
2. ניקוי נתונים: יש לנקות את הנתונים ממידע מיותר או שגוי.
3. אינדוקס מידע: הכנת מאגר הנתונים כך שיהיה נגיש לשליפה מהירה.

שלב 2: בחירת מודל שליפה

מודל השליפה אחראי על איתור מידע רלוונטי מתוך המאגר. לדוגמה:

• Dense Retrieval Models: מודלים המבוססים על ייצוגים דחוסים (Embeddings), כמו DPR (Dense Passage Retrieval).
• Sparse Retrieval Models: מבוססים על התאמה מילולית (כגון BM25).

שלב 3: בחירת מודל ייצור טקסט

השלב הבא כולל בחירה במודל שייצר את התשובה על סמך המידע שנשלף. ניתן להשתמש במודלים כגון GPT, יש לוודא שהמודל מאומן להתאים את התשובה למידע שנשלף.

שלב 4: אינטגרציה בין שליפה ליצירה

1. המידע שנשלף מועבר כקלט למודל הייצור.
2. מודל הייצור מנסח תשובה המבוססת על המידע.
3. מתבצעת התאמה בין טקסט התשובה לבין שאלת המשתמש או הצורך העסקי.

שלב 5: אימון ושיפור

1. אימון מודל השליפה: שימוש במידע מתויג (Labeled Data) לשיפור יכולת השליפה.
2. Fine-tuning למודל הייצור: התאמת המודל לשפה המקצועית ולמטרה העסקית.
3. בדיקות ושיפור מתמשך: הערכת ביצועי המודל ושיפורו על סמך משוב.

יתרונות מודלי RAG

1. דיוק גבוה: שילוב של שליפה מבוססת מידע ויצירה מאפשר מענה מדויק ומקיף.
2. חסכון במשאבים: מודלים אלה מצמצמים את הצורך ביצירת טקסטים חדשים על ידי שימוש חוזר במידע קיים.
3. גמישות: התאמה לתעשיות ותחומים מגוונים.

אתגרים בבניית מודלי RAG

1. ניהול מאגרי נתונים גדולים: דורש תשתית מתקדמת ומערכות לניהול נתונים.
2. אימון מותאם אישית: התאמת המודל לדרישות ספציפיות של הארגון עשויה להיות מאתגרת.
3. שליפה לא מדויקת: אם שלב השליפה אינו מדויק, גם הטקסט המיוצר יהיה לא רלוונטי.

דוגמאות לכלים ופלטפורמות

1. SnapLogic – פלטפורמת אינטגרציה שמאפשרת חיבור מהיר, יעיל ומאובטח בין כל מערכות המידע בארגון ומספק את הכלים ליצור במהירות ויעילות תהליכי RAG.
2. OpenAI GPT: מודל לייצור טקסט ברמה גבוהה שניתן לשלב כחלק מפתרון RAG.
3. Pinecone: שירות לניהול מאגרי מידע עבור Embeddings.