Базовые понятия в ИИ
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, и все чаще в обсуждении встречаются три ключевых понятия: LLM, RAG и Агент. Понимание различий между ними поможет лучше ориентироваться в современных технологиях и понять, как они могут быть полезны для бизнеса и исследований.
LLM (Large Language Model) — умная модель, которая работает только с тем, на чем обучалась. Ее знания фиксированы после обучения, и если ей не хватает релевантной информации, она может генерировать правдоподобные, но неверные ответы, так называемые «галлюцинации».
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — умная модель с возможностью «искать информацию» в реальном времени. Она извлекает конкретную, релевантную информацию из внешнего источника и объединяет ее с рассуждениями LLM, чтобы давать более точные и актуальные ответы. Однако, при плохом качестве поиска или игнорировании извлеченной информации, могут возникать галлюцинации.
Agent — умная система, которая может «принимать решения о дальнейших действиях» для достижения цели. Она решает задачи, выбирает и использует нужные инструменты (например, веб-поиск или API) и при необходимости запоминает сделанные шаги. Это позволяет агентам справляться с комплексными задачами, требующими многократных действий.
Таким образом, основное отличие:
- LLM — генерирует текст на основе предобученных данных.
- RAG — дополняет LLM актуальной информацией из внешних источников.
- Agent — обладает автономией, умеет планировать и выполнять последовательность действий для достижения заданных целей.
Примеры:
- LLM: GPT-4
- RAG: системы с базами векторов и поиском в реальном времени
- Agent: LangChain, AutoGen
RAG улучшает точность ответов, особенно когда важна свежая информация, а агенты подходят для автоматизации сложных многошаговых процессов.
LLM — это основа для генерации текста, RAG расширяет возможности LLM, интегрируя актуальную информацию, а агенты обладают самостоятельностью в поиске и применении данных для достижения целей.
Комплексное использование этих технологий открывает большие перспективы для развития ИИ-приложений и автоматизации процессов.
