5 questions sur la génération de recherche

1. Quelle est la génération de recherche?

Le chiffon est un moyen d’utiliser les modèles déjà formés de grandes langues telles que GPT-4, Gemini, Bard et Llam pour créer des applications motivées par l’intelligence artificielle. En ajoutant des connaissances locales (telles que la politique hospitalière ou les informations sur le protocole), le contexte (comme les informations de profil de profil clinique) ou les antécédents (tels que les données cliniques des patients), RAG élargira le LLM pour éviter les problèmes d’IA courants tels que le manque d’informations spécifiques et Hallucination LLM.

2. Comment fonctionne le chiffon?

Rag “Packs” LLM en ajoutant des informations pertinentes au défi (requête), qui est envoyée à LLM. Supposons, par exemple, que le médecin veuille poser la question: “Dois-je augmenter la dose de ce médicament pour ce patient?” Avec RAG, la question est d’abord traitée pour comprendre quel type d’enquête et de détails est résolu. Ensuite, l’outil de chiffon peut charger le protocole hospitalier pour le médicament, la recommandation du fabricant, les antécédents du patient et les résultats récents de laboratoire et pour envoyer tout cela avec la question du médecin. Cela donne à LLM une connaissance, un contexte et une histoire locaux qui contribuent à répondre à la question. Tout cela est invisible pour le médecin, car la couverture en tissu fonctionne pour choisir quoi envoyer à LLM.

Plongez plus profondément: Comment les organisations peuvent-elles éviter la distorsion et les inexactitudes de LLM en utilisant la gestion des données?

3. Comment le chiffon se compare-t-il à la fin du tarif?

Le réglage du LLM existant ajoute des informations au modèle, généralement des données privées. Cela peut être utile pour améliorer la LLM lors de tâches spécifiques. RAG améliore LLM avec les informations actuelles et contextuelles lorsque LLM est recherchée. Les patients ne sont pas stockés dans le modèle, mais le modèle a toujours les dernières informations dont elle a besoin pour répondre aux questions, et il n’y a aucun problème avec la fuite de données confidentielles.

4. Quels sont les avantages de l’utilisation du chiffon?

RAG étend la valeur de LLM en fournissant au modèle plus d’informations: documents et protocoles locaux et pertinents, ainsi que des informations réelles à temps des bases de données cliniques. Les médecins de la clinique et les scientifiques peuvent poser des questions en fonction de ce qui se passe à cette minute, pas lorsque LLM a été formé. Ces informations supplémentaires permettent à LLM de fournir des réponses plus pertinentes et précises. Les équipes informatiques peuvent également construire à des niveaux de contrôle de sécurité plus élevés et des contrôles d’accès plus stricts qui ne nourrissent que les informations que la personne qui pose la question peut connaître.

5. Quels sont les défis de Rag?

L’application RAG doit pré-traiter les utilisateurs pour décider quelles autres informations ils envoient. Cela peut être difficile à travailler et il y a une chance que l’application de RAG enverra de mauvaises données. De plus, parce que vous avez fourni plus d’informations LLM, cela ne signifie pas qu’il comprendra correctement les données et les incorporera dans la réponse.