Какие технологии лежат в основе современных чат-ботов и виртуальных помощников? Погружаемся в RAG, LLM, GPT, BERT, OCR30.09.2024 10:16

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.

Перейти к обзору RPA 2024

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:

1. 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.
2. Чат-боты и виртуальные помощники, в которых BERT позволяет улучшить качество ответов чат-ботов, делая их более естественными и релевантными.
3. BERT поддерживает множество языков, и это делает его подходящим инструментом для мультимодальных приложений.
4. 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.

Перейти к рейтингу RPA 2024

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.

Перейти к обзору RPA 2024

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.

Полный текст статьи читайте на CNews