Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов?
В эпоху информационного бума анализ больших данных становится серьезным вызовом для бизнеса. ИИ помогают обрабатывать запросы пользователей, однако даже продвинутые чат-боты не всегда могут понять вопрос и предоставить корректную информацию в ответ. В этой статье я расскажу, как гибридный подход RAG и NLU помогают ИИ-ботам лучше понимать запросы и улучшать взаимодействие с клиентами.
Проблемы анализа больших объемов данных
Традиционные AI-чат-боты, основанные на классификации, ограничены заранее определенными ответами. Для их корректной работы требуется значительное количество размеченных данных, что может быть как дорого, так и трудоемко. Не всегда распознают сложные или неочевидные запросы, что приводит к неудовлетворительным результатам и снижению качества обслуживания. Например, для классификации медицинских текстов необходимо собрать множество размеченных данных, что представляет собой серьезную задачу.
Кроме того, если пользователь задает вопрос о новом продукте, классический чат-бот может просто не знать ответа, так как он не обучен на новых данных. Чтобы он смог ответить на такой запрос, его нужно переобучить, что требует времени и ресурсов.
Что такое RAG и как он работает?
Retrieval Augmented Generation (RAG) — это продвинутая структура искусственного интеллекта. Она берет большие языковые модели (LLM) и усиливает их с помощью внутренних источников данных.
Такие LLM как GPT-4 от OpenAI — невероятно мощные, но у них есть ограничения, когда дело доходит до доступа и использования собственных данных. Эти модели являются предобученными — это означает, что они обучились на обширных наборах данных до определенного момента времени и не имеют доступа к актуальной информации о ваших продуктах или специфическим данным вашей компании. Как результат, они не смогут сгенерировать некорректные или устаревшие ответы. Это важно учитывать при использовании таких моделей для получения информации или поддержки принятия решений.
Обучение этих моделей конкретным наборам данных — это дорогой и трудоемкий процесс. Есть 5 причин, почему так происходит:
- высокие вычислительные затраты: обучение LLM требует значительных ресурсов, включая мощные GPU или TPU, что приводит к большим расходам на электроэнергию и оборудование;
- длительное время обучения: процесс обучения может занимать недели или даже месяцы, что увеличивает затраты на использование вычислительных ресурсов;
- необходимость в большом объеме данных: для эффективного переобучения нужны качественные и объемные наборы данных, что также может быть дорогостоящим;
- ограниченная выгода: не всегда переобучение приводит к заметному улучшению производительности, что делает инвестиции менее оправданными;
- поддержка и обновления: после переобучения модель требует постоянного мониторинга и обновлений, что добавляет дополнительные расходы.
Как итог, высокие затраты и неопределенность в результатах делают переобучение LLM невыгодным для многих организаций.
Именно поэтому метод работы RAG предоставляет отличную альтернативу: языковые модели обучены использовать существующие данные без необходимости обширной переподготовки.
Чат-боты RAG сочетают в себе модели ИИ, основанные на поиске, и генеративные модели ИИ (LLM). Этот подход позволяет системам искусственного интеллекта генерировать ответы на основе конкретных, релевантных данных из базы знаний компании, что приводит к более точным и контекстно релевантным взаимодействиям.
RAG работает в 3 шага:
- Retrieval (поиск) — система ищет и извлекает релевантную информацию из базы знаний.
- Augmented (дополнение) — найденная информация используется для дополнения запроса пользователя.
- Generation (генерация) — на основе дополненного запроса генерируется ответ пользователю.
Во время исследовательской работы аналитики обнаружили, что ответы на основе RAG почти на 43% точнее, чем сгенерированные LLM, который полагался на fine-tuning.
Примеры использования RAG
Представьте, что вы хотите создать AI-чат-бота, который будет отвечать на вопросы о романе Льва Толстого «Война и мир». Для него можно использовать два подхода: на основе классификатора и на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Давайте рассмотрим их отличия.
Для первого варианта вам потребуется создать набор часто задаваемых вопросов и ответов (FAQ) по роману и обработать их. Последнее нужно для переобучения бота, если он не сможет ответить на какой-то вопрос. Для этого необходимо создать новый ответ и предоставить около 20 вариантов формулировок этого вопроса, чтобы бот мог распознавать его в различных формулировках.
В варианте RAG (Retrieval-Augmented Generation) с помощью специальных программ весь текст разбивается на маленькие фрагменты и преобразовывается в векторные представления. Далее специальная программа также преобразовывает вопросы от пользователей в векторное представление и ищет в нашем каталоге похожие фрагменты текста. После того, как программа находит необходимую информацию, найденные фрагменты передаются модели GPT, которая создает связный и логически последовательный ответ.
Таким образом, во втором подходе нам не нужно прогнозировать, какие вопросы могут задать пользователи о романе. Наш бот знает сюжет от и до и прекрасно справляется с любым вопросом самостоятельно.
RAG стал одним из самых мощных инструментов для улучшения взаимодействия с клиентами и управления данными. Перечисляем ситуации, в которых RAG будет особенно полезным:
Общение в чате на основе ваших данных
Если ваша служба поддержки клиентов должна предоставить подробные ответы на основе ваших внутренних данных, RAG — отличное решение. Это гарантирует, что ваш чат-бот предоставляет точные и релевантные ответы.
Эффективный поиск данных
RAG преуспевает в поиске структурированных данных для быстрого поиска нужной информации. Эта возможность улучшает как поддержку клиентов, так и внутренние операции, обеспечивая быстрый и точный извлечение данных.
Доступная интеграция ИИ
Обучение LLM на ваших данных может быть дорогостоящим и трудоемким. RAG предлагает доступную альтернативу, используя существующие данные без необходимости обширной переподготовки моделей.
Лучшее взаимодействие с клиентами
Бот RAG предоставляет контекстно релевантные ответы, которые улучшают качество взаимодействия с клиентами. Это приводит к повышению удовлетворенности клиентов и улучшению результатов обслуживания.
Конфиденциальность и безопасность данных
Использование локальных развертываний RAG может помочь обеспечить безопасность конфиденциальной информации. Это важно для компаний, которые должны соблюдать правила защиты данных и хотят сохранять контроль над своими данными.
Приведем пример на Лие — нашей платформе для автоматизации общения с клиентами, которую уже подключили службы заботы и отдела продаж такие российские гиганты, как «Самокат», «Мегамаркет», «Додо Пицца», «Ренессанс Страхование», «Utair» и десятки других.
Лия обладает искусственным интеллектом, задача которого — понять естественную речь человека. Для этого мы показываем чат-боту, с какими вопросами к нему могут обратиться и как ему следует отвечать на эти вопросы. Каждый запрос клиента — это некое намерение, или интент, например «закрыть кредит», «купить хлеб» и т. д. На каждый такой интент мы самостоятельно прописываем реакцию. Поэтому при анализе входящего вопроса Лия находит соответствующий интент и узнает, как ей ответить.
Перед нами стояла важная задача: упростить прописывание реакций, потому что сделать сценарии на всё и все ситуации либо трудозатратно, либо, чаще всего, невозможно. Эту проблему мы решили через RAG. Мы берём массив некой клиентской информации и превращаем каждое слово или картинку в векторы. Когда поступает запрос от пользователя, и Лия не находит ответ на него в своем сценарии, то она превращает вопрос в вектор и переходит в векторную базу данных, где ищет похожий вектор и ответ на него. Затем вопрос клиента и полученная информация из векторной базы знаний отправляются в GPT с просьбой составить красивый ответ, используя найденную информацию. Благодаря этому методу не приходится программировать все реакции, выделять интент — это очень удобно.
Гибридный подход: сочетание NLU и RAG
Несмотря на преимущества RAG, не всегда такое решение полностью закрывает задачи бизнеса. Как правило, помимо ответов на вопросы, бот выполняет различные сценарии. Например, когда клиента нужно идентифицировать и предоставить ему персональную информацию. В этом случае рекомендуется использовать гибридный подход, сочетающий традиционные методы NLU и RAG.
Выбор системы, которую выгоднее использовать в ваших сценариях, зависит от конкретных задач. Классификаторы эффективны в ситуациях с четкими категориями и быстрым ответом, в то время как RAG подходит для более сложных и интерактивных сценариев. Гибридный подход, сочетающий оба метода, не только оптимизирует взаимодействие с пользователями, но и позволяет экономить токены, что является важным аспектом в управлении ресурсами. Понимание этих различий поможет организациям максимально эффективно использовать ИИ-ботов для повышения продуктивности и улучшения пользовательского опыта.
NLU или «понимание естественного языка» обеспечивает взаимодействие человека с компьютером, анализируя язык по сравнению с просто словами. NLU позволяет чат-ботам понимать чувства, выражаемые людьми на их языке, чтобы правильно на него среагировать.
Почему понимание естественного языка важно? Человеческий язык, как правило, трудно понять компьютерам, так как он наполнен сложными, тонкими и постоянно меняющимися значениями. Системы NLU позволяют организациям создавать продукты или инструменты, которые могут понимать слова и интерпретировать их значение.
В современных конструкторах чат-ботов можно создать сценарий, учитывающий разную логику обработки запросов. Бота обучают, в каких случаях нужно использовать информацию из предопределенных интентов, а в каких — искать её с помощью RAG.
Компонент NLU отвечает за извлечение смысла из запросов человека. Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста.
NLU помогает чат-боту понять, что спрашивает или выражает пользователь. Он разбивает текст на отдельные слова или фразы, помечая их грамматическими ролями, такими как существительные, глаголы и прилагательные. Затем эта информация используется для определения общей цели сообщения, например, для задачи вопроса, поиска информации или запроса услуги.
Например, клиент может написать сообщение: «Я хотел бы оплатить свой счет», и NLU классифицирует это как намерение оплатить.
Как работает понимание естественного языка?
NLU анализирует данные для определения их значения, используя алгоритмы для свода человеческой речи в структурированную онтологию. Двумя главными понятиями NLU являются намерение и признание сущности:
- Распознавание намерения — это процесс определения настроений пользователя во входном тексте и определения его цели. Это первая и самая важная часть NLU, так как она устанавливает смысл текста.
- Признание сущностей — это особый тип NLU, который фокусируется на идентификации сущностей в сообщении, а затем извлечении наиболее важной информации об этих сущностях. Существует два типа сущностей: именованные сущности и числовые сущности. Именованные объекты группируются по категориям, таким как имена людей, названия компаний и местоположения. Числовые объекты распознаются как количества, даты, валюты и проценты.
При вводе на естественном языке NLU разделяет этот вход на отдельные слова, называемые токенами, которые включают знаки препинания и другие символы. Токены проходят через словарь, который может идентифицировать слово и его часть речи. Затем они анализируются на грамматическую структуру, включая роль слова и различные возможные двусмысленности в значении. NLU идентифицирует конкретные фрагменты информации, упомянутые в разговоре человека, такие как номера, почтовые индексы или даты. Например, если клиент спрашивает: «Я могу заплатить 100 тысяч рублей по своему долгу», то NLU определит намерение как «обещать заплатить» и сумму «100 тысяч рублей».
Преимущества гибридного подхода NLU и RAG
1. Повышенная точность распознавания интентов
Гибридный подход сочетает в себе лучшие практики NLU и RAG, что позволяет значительно повысить точность распознавания интентов пользователей. Использование методов извлечения информации (RAG) помогает лучше понимать контекст запроса, а алгоритмы NLU обеспечивают глубокий анализ языка. Это позволяет системе более точно идентифицировать намерения пользователя, даже если запросы сформулированы неформально или содержат ошибки.
2. Гибкость в обработке различных типов запросов
Гибридный подход позволяет системе адаптироваться к различным типам запросов — от простых до сложных. Например, в случае стандартных вопросов система может использовать заранее подготовленные ответы (RAG), а для более сложных или нестандартных запросов — применять методы NLU для глубокого анализа. Это обеспечивает большую универсальность и возможность обработки широкого спектра взаимодействий.
3. Улучшенное взаимодействие с пользователями
Сочетание NLU и RAG способствует созданию более естественного и интуитивного взаимодействия с пользователями. Система может не только предоставлять точные ответы, но и поддерживать диалог, учитывая контекст предыдущих сообщений. Это делает общение с ботом более приятным и эффективным, что в свою очередь повышает удовлетворенность пользователей.
4. Возможность работы с большими объемами данных
Гибридный подход позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Использование методов извлечения информации (RAG) помогает быстро находить релевантные данные из обширных баз знаний, в то время как NLU обеспечивает их правильную интерпретацию. Это особенно полезно в сценариях, где необходимо обрабатывать множество запросов одновременно или когда база знаний постоянно обновляется.
5. Снижение затрат на создание и обучение бота
Гибридный подход может снизить затраты на разработку и обучение ботов за счет использования существующих данных и моделей. Вместо того чтобы создавать сложные модели NLU с нуля, можно интегрировать готовые решения для извлечения информации, что значительно ускоряет процесс разработки. Кроме того, возможность адаптации к новым типам запросов без необходимости полного переобучения системы позволяет экономить время и ресурсы.
Эти преимущества делают гибридный подход к NLU и RAG привлекательным выбором для создания интеллектуальных систем взаимодействия с пользователями.
Итоги
Гибридный подход, сочетающий RAG и традиционные методы NLU, открывает новые возможности для улучшения точности распознавания интентов и повышения качества взаимодействия с пользователями. Используйте этот инновационный метод для улучшения работы вашего ИИ-бота и повышения качества обслуживания клиентов!
Статья написана экспертами из команды «Лии» — платформы на базе ИИ для автоматизации первой и второй линии поддержки.
Читайте больше актуальных новостей и статей об ИИ — в моем блоге. А если хотите применить ИИ в своём бизнесе — обращайтесь к команде Лии.