Zastosowanie modeli długiego kontekstu i RAG: Klucz do tworzenia bardziej efektywnych rozwiązań AI
W obliczu ciągłego rozwoju technologii sztucznej inteligencji, coraz więcej deweloperów poszukuje metod, które pozwalają na tworzenie bardziej precyzyjnych i intuicyjnych aplikacji wykorzystujących generatywną AI (GenAI). Dwa podejścia dominujące w tej dziedzinie to wykorzystanie modeli długiego kontekstu oraz systemów typu Retrieval-Augmented Generation (RAG). Oba rozwiązania mają swoje unikalne cechy i zastosowania, ale wybór między nimi może być trudny. Pojawienie się modeli długiego kontekstu, takich jak Gemini z oknem kontekstowym zawierającym 2 miliony tokenów, otwiera nowe możliwości, ale także rodzi pytania o użyteczność i opłacalność w porównaniu z klasycznymi systemami RAG.
Modele długiego kontekstu i ich rewolucyjne możliwości
Modele długiego kontekstu, takie jak wcześniej wspomniany Gemini, stanowią istotny krok naprzód w dziedzinie obliczeń AI. Tradycyjne duże modele językowe (LLM) mają ograniczone okna kontekstowe, co oznacza, że mogą przetwarzać jednorazowo tylko określoną ilość tekstu. Modele długiego kontekstu likwidują to ograniczenie, pozwalając na jednoczesne przetwarzanie ogromnych ilości danych, równych na przykład treści aż ośmiu powieści średniej długości. To otwiera drogę dla bardziej kompleksowych zastosowań, takich jak tłumaczenie dużych dokumentów, kompleksowe analizy danych czy tworzenie zaawansowanych podsumowań.
Jednym z kluczowych zastosowań jest tłumaczenie dokumentów na języki o skomplikowanej gramatyce, takie jak sanskryt, który cechuje się także ograniczoną dostępnością danych treningowych. Dzięki możliwości podania licznych przykładów w długim oknie kontekstowym, modele takie jak Gemini mogą znacząco poprawić dokładność tłumaczeń. Dodatkowo modele te mogą doskonale sobie radzić przy porównywaniu i analizowaniu raportów korporacyjnych, umożliwiając tworzenie benchmarków finansowych czy ocenę ryzyka.
Ograniczenia modeli długiego kontekstu
Pomimo swoich zalet, modele długiego kontekstu nie są pozbawione wad. Ich największym problemem jest tzw. zanik koncentracji na istotnych informacjach, co może prowadzić do spadku jakości generowanych odpowiedzi. Jak wynika z badań firmy NVIDIA, im więcej informacji model musi przetwarzać jednocześnie, tym trudniej jest mu zachować trafność odpowiedzi.
Ponadto użytkowanie modeli długiego kontekstu jest kosztowne. Wymagają one większych zasobów GPU i mają wyższe koszty obliczeń w przeliczeniu na pojedyncze zapytanie. Aby zoptymalizować koszty, można stosować techniki takie jak pamięć podręczna klucz-wartość (KV Cache), ale wiążą się one z ogromnymi wymaganiami dotyczącymi pamięci GPU, co z kolei zwiększa całkowite wydatki projektowe.
Dlaczego RAG wciąż jest niezastąpiony?
Systemy typu RAG wciąż pozostają kluczowym narzędziem do budowy aplikacji GenAI. Jego podstawową zaletą jest zdolność do selektywnego wybierania najbardziej istotnych fragmentów tekstu na podstawie konkretnego pytania. Dzięki temu RAG pozwala użytkownikom osiągać wysoką dokładność odpowiedzi przy stosunkowo niskich kosztach. To podejście szczególnie dobrze sprawdza się w aplikacjach takich jak chatboty obsługujące pytania i odpowiedzi (QA), w których kluczowa jest nie ilość danych, lecz ich trafność i jakość.
Na przykład, w przypadku pytań wymagających bardzo szczegółowej odpowiedzi, RAG pozwala na zlokalizowanie odpowiednich informacji w istniejących bazach danych i połączenie ich z treścią zapytań użytkownika. W sytuacjach, w których dokładność RAG jest niewystarczająca, można również wykorzystać tę technologię w połączeniu z dostrajaniem modeli (ang. fine-tuning), co zwiększa specyficzność aplikacji w określonej domenie.
Jakie podejście wybrać?
Decyzja o wyborze między modelem długiego kontekstu a RAG zależy przede wszystkim od konkretnego zastosowania oraz budżetu projektu. Dla zadań wymagających analizy dużych ilości danych lub niestandardowych operacji (np. tłumaczenie dokumentów na rzadko używane języki), modele długiego kontekstu mogą okazać się koniecznością. Jednakże w przeważającej liczbie codziennych zastosowań, takich jak chatboty obsługujące klientów czy wyszukiwarki odpowiedzi, RAG nadal dominuje jako bardziej efektywne kosztowo i precyzyjne rozwiązanie.
Wybór odpowiedniego podejścia nie sprowadza się do zastąpienia jednej technologii drugą, lecz do strategicznego wykorzystania obu narzędzi w odpowiednich kontekstach. Rozważenie wysokich kosztów długich modeli kontekstowych oraz potencjału wspomagania RAG za pomocą dostrajania modelu to kierunek, który może przynieść najlepsze efekty.
Podsumowanie
Coraz większe okna kontekstowe to symbol postępu w dziedzinie modeli językowych, ale nie są one uniwersalnym rozwiązaniem. W wielu przypadkach RAG pozostaje niezastąpionym sposobem na budowanie wydajnych i kosztowo efektywnych systemów AI. Ostateczny wybór zależy od specyfikacji projektu oraz wymagań użytkownika, dlatego kluczem do sukcesu jest umiejętne korzystanie z tych dwóch potężnych technologii w odpowiednich scenariuszach.
