Vyhľadávací reťazec

Čo je vyhľadávací reťazec pre chatboty?

Vyhľadávací reťazec pre chatboty označuje technickú architektúru a proces, ktorý umožňuje chatbotom získavať, spracovávať a vyhľadávať relevantné informácie v reakcii na otázky používateľov. Na rozdiel od jednoduchých systémov otázka-odpoveď, ktoré sa spoliehajú len na predtrénované jazykové modely, vyhľadávacie reťazce využívajú externé znalostné databázy alebo dátové zdroje. Chatbot tak dokáže poskytovať presné, kontextovo relevantné a aktuálne odpovede aj vtedy, keď požadované údaje nie sú súčasťou jeho jazykového modelu.

Vyhľadávací reťazec typicky pozostáva z viacerých komponentov, vrátane ingestovania dát, tvorby embeddingov, vektorového úložiska, vyhľadania kontextu a generovania odpovede. Pri implementácii sa často využíva Retrieval-Augmented Generation (RAG), ktoré kombinuje silu systémov na vyhľadávanie dát a veľkých jazykových modelov (LLM) pri generovaní odpovedí.

Ako sa vyhľadávací reťazec používa v chatbotoch?

Vyhľadávací reťazec rozširuje možnosti chatbota tým, že mu umožňuje:

1. Prístup k doménovým znalostiam
   Vie vyhľadávať v externých databázach, dokumentoch alebo API a získať presné informácie relevantné k zadanej otázke.
2. Generovanie kontextovo vhodných odpovedí
   Spájaním získaných dát s generovaním prirodzeného jazyka vytvára chatbot zrozumiteľné a prispôsobené odpovede.
3. Aktualizované informácie
   Na rozdiel od statických jazykových modelov umožňuje reťazec získavať informácie v reálnom čase z dynamických zdrojov.

Kľúčové komponenty vyhľadávacieho reťazca

1. Ingestovanie dokumentov
   Zbieranie a predspracovanie surových dát, ktoré môžu zahŕňať PDF súbory, textové dokumenty, databázy alebo API. Na jednoduché ingestovanie dát sa často využívajú nástroje ako LangChain alebo LlamaIndex.
   Príklad: Načítanie FAQ zákazníckych služieb alebo špecifikácií produktov do systému.

2. Predspracovanie dokumentov
   Dlhé dokumenty sa rozdeľujú na menšie, sémanticky zmysluplné úseky. Je to nevyhnutné, aby sa text zmestil do embedding modelov, ktoré majú zvyčajne limit na počet tokenov (napr. 512 tokenov).

   Ukážka kódu:

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

3. Generovanie embeddingov
   Textové dáta sa prevádzajú na vysoko-dimenzionálne vektorové reprezentácie pomocou embedding modelov. Tieto embeddingy číselne zachytávajú sémantický význam dát. Príklad embedding modelu: OpenAI’s text-embedding-ada-002 alebo Hugging Face’s e5-large-v2.

4. Vektorové úložisko
   Embeddingy sa ukladajú do vektorových databáz optimalizovaných na vyhľadávanie podľa podobnosti. Používajú sa nástroje ako Milvus, Chroma alebo PGVector. Príklad: Ukladanie popisov produktov a ich embeddingov pre efektívne vyhľadávanie.

5. Spracovanie dotazov
   Keď príde používateľská otázka, prevedie sa na vektor dotazu pomocou rovnakého embedding modelu. To umožňuje sémantické párovanie s uloženými embeddingami.

   Ukážka kódu:

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

6. Vyhľadávanie dát
   Systém vyberie najrelevantnejšie úseky dát na základe skóre podobnosti (napr. kosínová podobnosť). Multimodálne vyhľadávacie systémy môžu kombinovať SQL databázy, znalostné grafy a vektorové vyhľadávanie pre robustnejšie výsledky.

7. Generovanie odpovedí
   Získané dáta sa spoja s otázkou používateľa a odošlú veľkému jazykovému modelu (LLM), ktorý vygeneruje finálnu odpoveď v prirodzenom jazyku. Tento krok sa často označuje ako augmented generation.

   Ukážka prompt šablóny:

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

8. Postprocessing a validácia
   Pokročilé vyhľadávacie reťazce zahŕňajú detekciu halucinácií, kontrolu relevantnosti alebo ohodnotenie odpovede, aby bol výstup faktický a relevantný.

Použitie vyhľadávacích reťazcov v chatbotoch

• Zákaznícka podpora
  Chatboty môžu vyhľadávať používateľské príručky, návody na riešenie problémov alebo FAQ a okamžite odpovedať zákazníkom.
  Príklad: Chatbot pomáhajúci zákazníkovi resetovať router vyhľadaním relevantnej časti užívateľskej príručky.

• Firemná správa znalostí
  Interné podnikové chatboty získavajú dáta špecifické pre firmu, ako sú HR pravidlá, IT podpora alebo compliance smernice.
  Príklad: Zamestnanci sa pýtajú interného chatbota na pravidlá pre práceneschopnosť.

• E-commerce
  Chatboty pomáhajú používateľom vyhľadávať detaily produktov, recenzie alebo dostupnosť v sklade.
  Príklad: “Aké sú hlavné funkcie produktu Y?”

• Zdravotníctvo
  Chatboty získavajú medicínsku literatúru, odporúčania alebo pacientské údaje na podporu odborníkov aj pacientov.
  Príklad: Chatbot získavajúci varovania pred liekovými interakciami z farmaceutickej databázy.

• Vzdelávanie a výskum
  Akademické chatboty využívajú RAG reťazce na vyhľadávanie vedeckých článkov, odpovedanie na otázky či sumarizáciu výskumov.
  Príklad: “Vieš zhrnúť zistenia tejto štúdie z roku 2023 o klimatickej zmene?”

• Právo a compliance
  Chatboty získavajú právne dokumenty, judikatúru alebo požiadavky na dodržiavanie predpisov pre právnikov.
  Príklad: “Aká je najnovšia aktualizácia GDPR regulácií?”

Príklady implementácie vyhľadávacieho reťazca

Príklad 1: Q&A na báze PDF

Chatbot vytvorený na odpovedanie otázok z výročnej finančnej správy spoločnosti vo formáte PDF.

Príklad 2: Hybridné vyhľadávanie

Chatbot kombinujúci SQL, vektorové vyhľadávanie a znalostné grafy na odpovedanie na otázky zamestnancov.

Výhody použitia vyhľadávacieho reťazca

1. Presnosť
   Znižuje halucinácie tým, že odpovede zakladá na skutočne získaných dátach.
2. Kontextová relevantnosť
   Prispôsobuje odpovede na základe dát z konkrétnej domény.
3. Aktuálnosť
   Udržiava znalostnú bázu chatbota aktuálnu vďaka dynamickým dátovým zdrojom.
4. Nákladová efektívnosť
   Znižuje potrebu drahého dolaďovania LLM tým, že ich dopĺňa externými dátami.
5. Transparentnosť
   Poskytuje dohľadateľné a overiteľné zdroje pre odpovede chatbota.

Výzvy a úvahy

1. Latencia
   Vyhľadávanie v reálnom čase môže spôsobiť oneskorenia, najmä pri viacstupňových reťazcoch.
2. Náklady
   Zvýšený počet API volaní do LLM alebo vektorových databáz môže viesť k vyšším prevádzkovým nákladom.
3. Ochrana údajov
   Citlivé dáta musia byť bezpečne spracovávané, najmä v self-hosted RAG systémoch.
4. Škálovateľnosť
   Veľké reťazce vyžadujú efektívny návrh, aby sa predišlo úzkym miestam pri vyhľadávaní alebo ukladaní dát.

Budúce trendy

1. Agentné RAG reťazce
   Autonómni agenti vykonávajúci viacstupňové uvažovanie a vyhľadávanie.
2. Dolaďované embedding modely
   Doménovo špecifické embeddingy pre lepšie sémantické vyhľadávanie.
3. Integrácia multimodálnych dát
   Rozšírenie vyhľadávania na obrázky, zvuk a video popri texte.

Vďaka vyhľadávacím reťazcom už chatboty nie sú limitované statickými trénovacími dátami, ale dokážu poskytovať dynamickú, presnú a kontextovo bohatú interakciu.

Výskum vyhľadávacích reťazcov pre chatboty

Vyhľadávacie reťazce zohrávajú kľúčovú úlohu v moderných systémoch chatbotov, umožňujú inteligentné a kontextovo vhodné interakcie.

• “Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service” od Pengfei Zhu a kol. (2018)
  Predstavuje Lingke, chatbota, ktorý integruje vyhľadávanie informácií na zvládanie viacnásobných otázok v konverzácii. Využíva detailné spracovanie v reťazci na extrakciu odpovedí z nestruktúrovaných dokumentov a používa pozorné párovanie kontext-odpoveď pre sekvenčné interakcie, čím výrazne zlepšuje schopnosť chatbota reagovať na zložité otázky používateľov.
  Prečítajte si článok tu.

• “FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots” od Rama Akkiraju a kol. (2024)
  Preskúmava výzvy a metodiky pri vývoji chatbotov podnikovej úrovne s využitím Retrieval Augmented Generation (RAG) reťazcov a veľkých jazykových modelov (LLM). Autori navrhujú rámec FACTS, ktorý kladie dôraz na čerstvosť, architektúru, náklady, testovanie a bezpečnosť pri návrhu RAG reťazcov. Ich empirické zistenia poukazujú na kompromis medzi presnosťou a latenciou pri škálovaní LLM, pričom ponúkajú cenné poznatky pre budovanie bezpečných a výkonných chatbotov. Prečítajte si článok tu.

• “From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources” od Subash Neupane a kol. (2024)
  Predstavuje systém BARKPLUG V.2, chatbota navrhnutého pre univerzitné prostredie. Využívaním RAG reťazcov systém poskytuje presné a doménovo špecifické odpovede o univerzitných zdrojoch, čím zlepšuje prístup k informáciám. Štúdia hodnotí efektívnosť chatbota pomocou rámcov ako RAG Assessment (RAGAS) a prezentuje jeho použiteľnosť v akademickom prostredí. Prečítajte si článok tu.