Hakujärjestelmä

Mikä on hakujärjestelmä (Retrieval Pipeline) chatboteissa?

Hakujärjestelmä chatboteissa tarkoittaa teknistä arkkitehtuuria ja prosessia, jonka avulla chatbot voi hakea, käsitellä ja noutaa olennaista tietoa käyttäjän kysymyksiin vastaamiseksi. Toisin kuin yksinkertaiset kysymys-vastausjärjestelmät, jotka perustuvat vain valmiiksi koulutettuihin kielimalleihin, hakujärjestelmät hyödyntävät ulkoisia tietokantoja tai datalähteitä. Näin chatbot pystyy tarjoamaan tarkkoja, kontekstuaalisesti relevantteja ja ajantasaisia vastauksia, vaikka tieto ei olisi kielimallin sisällä.

Hakujärjestelmä koostuu tyypillisesti useista komponenteista, kuten datan syötöstä, upotusten luonnista, vektoripohjaisesta tallennuksesta, kontekstin hakemisesta ja vastausten tuottamisesta. Toteutuksessa hyödynnetään usein Retrieval-Augmented Generation (RAG) -menetelmää, joka yhdistää tiedonhakujärjestelmien ja suurten kielimallien (LLM) vahvuudet vastausten tuottamisessa.

Miten hakujärjestelmää käytetään chatboteissa?

Hakujärjestelmän avulla chatbot voi:

1. Hakea alakohtaista tietoa
   Voidaan tehdä hakuja ulkoisista tietokannoista, dokumenteista tai rajapinnoista (API) ja löytää tarkkaa tietoa käyttäjän kysymykseen.
2. Tuottaa kontekstuaalisia vastauksia
   Tekoäly tuottaa yhtenäisiä ja räätälöityjä vastauksia yhdistämällä haettua tietoa luonnollisen kielen generointiin.
3. Tarjota ajantasaista tietoa
   Toisin kuin staattiset kielimallit, hakujärjestelmä mahdollistaa reaaliaikaisen tiedonhaun dynaamisista lähteistä.

Hakujärjestelmän keskeiset osat

1. Dokumenttien syöttö
   Raakadatan kerääminen ja esikäsittely, joka voi sisältää esimerkiksi PDF-tiedostoja, tekstitiedostoja, tietokantoja tai rajapintoja. Työkaluina käytetään usein mm. LangChainia tai LlamaIndexiä sujuvaan tiedonsyöttöön.
   Esimerkki: Asiakaspalvelun FAQ- tai tuotespesifikaatiotiedostojen lataaminen järjestelmään.

2. Dokumenttien esikäsittely
   Pitkät dokumentit pilkotaan pienempiin, semanttisesti merkityksellisiin osiin. Tämä on olennaista, sillä upotusmallit käsittelevät tyypillisesti rajallisen määrän merkkejä (esim. 512 tokenia).

   Esimerkkikoodia:

   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
   chunks = text_splitter.split_documents(document_list)
   

3. Upotusten luonti
   Tekstidata muunnetaan korkeadimensionaalisiksi vektoriesityksiksi upotusmallien avulla. Nämä upotukset tallentavat tiedon semanttisen merkityksen numeerisessa muodossa. Esimerkki upotusmallista: OpenAI:n text-embedding-ada-002 tai Hugging Facen e5-large-v2.

4. Vektoripohjainen tallennus
   Upotukset tallennetaan vektoritietokantoihin, jotka on optimoitu samankaltaisuushakuja varten. Yleisiä työkaluja ovat Milvus, Chroma ja PGVector. Esimerkki: Tuotekuvausten ja niiden upotusten tallennus tehokasta hakua varten.

5. Kyselyiden käsittely
   Kun käyttäjä esittää kyselyn, se muunnetaan kyselyvektoriksi samalla upotusmallilla. Näin mahdollistetaan semanttinen vertailu tallennettuihin upotuksiin.

   Esimerkkikoodia:

   query_vector = embedding_model.encode("What are the specifications of Product X?")
   retrieved_docs = vector_db.similarity_search(query_vector, k=5)
   

6. Tiedonhaku
   Järjestelmä hakee samankaltaisuuspisteiden perusteella relevantit tietopalaset (esim. kosinietäisyys). Monimuotoisissa hakujärjestelmissä voidaan hyödyntää myös SQL-tietokantoja, tietograafeja ja vektorihakuja yhdessä.

7. Vastausten tuottaminen
   Haettu tieto yhdistetään käyttäjän kysymykseen ja annetaan suuren kielimallin (LLM) tuotettavaksi lopullinen luonnollisen kielen vastaus. Tätä vaihetta kutsutaan usein augmented generation -menetelmäksi.

   Esimerkkipohja:

   prompt_template = """
   Context: {context}
   Question: {question}
   Please provide a detailed response using the context above.
   """
   

8. Jälkikäsittely ja validointi
   Kehittyneissä hakujärjestelmissä on hallusinaatiotunnistus, relevanssitarkistukset tai vastausten pisteytys, jotta lopputulos on todenmukainen ja relevantti.

Hakujärjestelmien käyttötapaukset chatboteissa

• Asiakastuki
  Chatbotit voivat hakea käyttöohjeita, vianmääritysoppaita tai usein kysyttyjä kysymyksiä ja tarjota välittömiä vastauksia.
  Esimerkki: Chatbot auttaa asiakasta reitittimen nollaamisessa hakemalla oikean ohjeen käyttöoppaasta.

• Yrityksen tiedonhallinta
  Yrityksen sisäiset chatbotit voivat hakea esimerkiksi HR-ohjeistuksia, IT-tukea tai sääntelyyn liittyviä dokumentteja.
  Esimerkki: Työntekijä kysyy chatbotilta sairauslomakäytännöistä.

• Verkkokauppa
  Chatbotit auttavat käyttäjiä hakemalla tuotetietoja, arvosteluja tai varastosaatavuutta.
  Esimerkki: ”Mitkä ovat tuotteen Y tärkeimmät ominaisuudet?”

• Terveysala
  Chatbotit hakevat lääketieteellisiä julkaisuja, ohjeita tai potilastietoja auttaakseen ammattilaisia ja potilaita.
  Esimerkki: Chatbot hakee lääkeaineiden yhteisvaikutusvaroitukset lääketietokannasta.

• Koulutus ja tutkimus
  Akateemiset chatbotit hyödyntävät RAG-järjestelmiä tieteellisten artikkeleiden hakuun, kysymyksiin vastaamiseen tai tutkimustulosten tiivistämiseen.
  Esimerkki: ”Voitko tiivistää tämän vuoden 2023 ilmastonmuutostutkimuksen päätulokset?”

• Oikeudellinen ja sääntely
  Chatbotit hakevat lakidokumentteja, oikeustapauksia tai sääntelyvaatimuksia lakialan ammattilaisten tueksi.
  Esimerkki: ”Mikä on uusin päivitys GDPR-sääntelyyn?”

Esimerkkejä hakujärjestelmän toteutuksista

Esimerkki 1: PDF-pohjainen Q&A

Chatbot, joka on rakennettu vastaamaan kysymyksiin yrityksen vuotuisesta talousraportista PDF-muodossa.

Esimerkki 2: Hybridihaku

Chatbot, joka yhdistää SQL:n, vektorihakuja ja tietograafeja vastatakseen työntekijän kysymykseen.

Hakujärjestelmän hyödyt

1. Tarkkuus
   Vähentää hallusinaatioita pohjaamalla vastaukset todennettuun, haettuun tietoon.
2. Kontekstuaalinen relevanssi
   Räätälöi vastaukset alakohtaisen tiedon pohjalta.
3. Reaaliaikaisuus
   Pitää chatbotin tietopohjan ajan tasalla dynaamisten tietolähteiden avulla.
4. Kustannustehokkuus
   Vähentää tarvetta kalliille LLM-mallien hienosäädölle, kun hyödynnetään ulkoista dataa.
5. Läpinäkyvyys
   Tarjoaa jäljitettäviä ja varmennettavia lähteitä chatbotin vastauksille.

Haasteet ja huomioitavat asiat

1. Viive
   Reaaliaikainen tiedonhaku voi aiheuttaa viivettä, etenkin monivaiheisissa järjestelmissä.
2. Kustannukset
   Lisääntyneet API-kutsut LLM:iin tai vektoripohjaisiin tietokantoihin voivat nostaa operatiivisia kustannuksia.
3. Tietosuoja
   Herkkää dataa on käsiteltävä turvallisesti, etenkin itse isännöidyissä RAG-järjestelmissä.
4. Skaalautuvuus
   Suurten järjestelmien kohdalla vaaditaan tehokasta suunnittelua, jotta tiedonhaussa ja tallennuksessa ei synny pullonkauloja.

Tulevaisuuden suuntaukset

1. Agenttimaiset RAG-järjestelmät
   Autonomiset agentit suorittavat monivaiheista päättelyä ja tiedonhakua.
2. Hienosäädetyt upotusmallit
   Alakohtaiset upotukset parantavat semanttista hakua.
3. Monimuotoisen datan integrointi
   Tiedonhaku laajenee tekstiin lisäksi kuviin, ääneen ja videoon.

Hyödyntämällä hakujärjestelmiä chatbotit eivät enää rajoitu staattiseen opetusaineistoon, vaan kykenevät tarjoamaan dynaamisia, tarkkoja ja kontekstirikkaita vuorovaikutuksia.

Tutkimus hakujärjestelmistä chatboteissa

Hakujärjestelmillä on keskeinen rooli nykyaikaisissa chatbot-järjestelmissä, mahdollistaen älykkään ja kontekstuaalisen vuorovaikutuksen.

• “Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service” – Pengfei Zhu ym. (2018)
  Esittelee Lingke-chatbotin, joka yhdistää tiedonhakuominaisuudet monivaiheisiin keskusteluihin. Siinä hyödynnetään hienojakoista tiedonkäsittelyä ja konteksti-vastaus-mätsäystä, mikä parantaa chatbotin kykyä vastata monimutkaisiin kysymyksiin.
  Lue julkaisu täältä.

• “FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots” – Rama Akkiraju ym. (2024)
  Käsittelee haasteita ja menetelmiä yritystason chatbotien kehittämisessä RAG-järjestelmillä ja suurilla kielimalleilla. Tekijät esittelevät FACTS-viitekehyksen, jossa korostuvat tuoreus, arkkitehtuurit, kustannukset, testaus ja turvallisuus. Tutkimus tuo esiin tarkkuuden ja viiveen kompromissit LLM-mallien skaalaamisessa ja antaa hyödyllisiä näkemyksiä turvallisten, suorituskykyisten chatbotien rakentamiseen. Lue julkaisu täältä.

• “From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources” – Subash Neupane ym. (2024)
  Esittelee BARKPLUG V.2 -chatbot-järjestelmän yliopistoympäristöihin. RAG-järjestelmää hyödyntäen botti tarjoaa tarkkoja ja alakohtaisia vastauksia kampusresursseista. Tutkimuksessa arvioitiin chatbotin tehokkuutta mm. RAG Assessment (RAGAS) -viitekehyksellä ja esiteltiin sen käyttökelpoisuus akateemisessa ympäristössä. Lue julkaisu täältä.