Поисковые системы и базы данных годами полагались на сопоставление ключевых слов, что часто приводило к фрагментарным результатам, не учитывающим контекст. С появлением генеративного искусственного интеллекта и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) традиционный поиск информации преобразился. Теперь искусственный интеллект способен извлекать релевантные данные из обширных источников и генерировать структурированные, связные ответы. Это повысило точность, уменьшило количество дезинформации и сделало поиск с использованием ИИ более интерактивным.
Однако, хотя RAG отлично справляется с извлечением и генерацией текста, он ограничен поверхностным уровнем поиска. Он не может открывать новые знания или объяснять свои рассуждения. Исследователи решают эти проблемы, превращая RAG в машину, способную к мышлению в реальном времени, решению проблем и принятию решений с прозрачной, объяснимой логикой. Ученые рассказывают о последних разработках в области RAG, подчеркивая достижения, которые способствуют более глубокому мышлению, открытию знаний в реальном времени и принятию интеллектуальных решений.
Структурированное мышление является ключевым усовершенствованием, которое привело к эволюции RAG. Метод мышления «цепочка мыслей» (CoT) улучшил большие языковые модели (LLM), позволяя им связывать идеи, разбивать сложные проблемы и шаг за шагом уточнять ответы. Этот метод помогает ИИ лучше понимать контекст, разрешать неоднозначности и адаптироваться к новым вызовам.
Разработка агентного ИИ еще больше расширила эти возможности, позволив ИИ планировать и выполнять задачи, а также улучшать свои рассуждения. Эти системы могут анализировать данные, ориентироваться в сложных информационных средах и принимать обоснованные решения.
Исследователи интегрируют CoT и агентный ИИ с RAG, чтобы выйти за рамки пассивного поиска информации, позволяя ему выполнять более глубокие рассуждения, открывать знания в реальном времени и принимать структурированные решения. Этот сдвиг привел к инновациям, таким как Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) и Agentic RAR, что сделало ИИ более искусным в анализе и применении знаний в реальном времени.
RAG был разработан в первую очередь для решения ключевой проблемы больших языковых моделей (LLM) – их зависимости от статических данных обучения. Без доступа к информации в реальном времени или к информации, специфичной для конкретной области, LLM могут генерировать неточные или устаревшие ответы, что называется галлюцинацией. RAG улучшает LLM, интегрируя возможности поиска информации, позволяя им получать доступ к внешним источникам данных в реальном времени. Это гарантирует, что ответы будут более точными, основанными на авторитетных источниках и контекстуально релевантными.
Основная функциональность RAG следует структурированному процессу: сначала данные преобразуются в эмбеддинги – числовые представления в векторном пространстве – и сохраняются в векторной базе данных для эффективного поиска. Когда пользователь отправляет запрос, система извлекает соответствующие документы, сравнивая эмбеддинг запроса с сохраненными эмбеддингами. Затем извлеченные данные интегрируются в исходный запрос, обогащая контекст LLM перед генерацией ответа. Этот подход позволяет создавать такие приложения, как чат-боты с доступом к данным компании или системы ИИ, которые предоставляют информацию из проверенных источников.
Хотя RAG улучшил поиск информации, предоставляя точные ответы вместо простого перечисления документов, у него все еще есть ограничения. Ему не хватает логического мышления, четких объяснений и автономии, необходимых для того, чтобы сделать системы ИИ настоящими инструментами открытия знаний. В настоящее время RAG не понимает по-настоящему данные, которые он извлекает, — он только организует и представляет их в структурированном виде.
Исследователи представили Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) для расширения возможностей RAG в области мышления. В отличие от традиционного RAG, который извлекает информацию один раз перед генерацией ответа, RAT извлекает данные на нескольких этапах процесса мышления. Этот подход имитирует человеческое мышление, постоянно собирая и переоценивая информацию для уточнения выводов.
RAT следует структурированному, многоэтапному процессу поиска, позволяя ИИ итеративно улучшать свои ответы. Вместо того, чтобы полагаться на однократное получение данных, он шаг за шагом совершенствует свои рассуждения, что приводит к более точным и логичным результатам. Многоэтапный процесс поиска также позволяет модели обрисовать в общих чертах свой мыслительный процесс, делая RAT более объяснимой и надежной системой поиска. Кроме того, динамическое внедрение знаний гарантирует, что поиск является адаптивным, при необходимости включая новую информацию в зависимости от эволюции мышления.
В то время как Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) улучшает многоэтапный поиск информации, он не улучшает логическое мышление по своей сути. Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) – структуру, которая объединяет методы символического мышления, графы знаний и системы, основанные на правилах, чтобы гарантировать, что ИИ обрабатывает информацию с помощью структурированных логических шагов, а не чисто статистических прогнозов.
Рабочий процесс RAR включает в себя извлечение структурированных знаний из источников, специфичных для конкретной области, а не фрагментов фактических данных. Затем механизм символического мышления применяет правила логического вывода для обработки этой информации. Вместо пассивного агрегирования данных система итеративно уточняет свои запросы на основе промежуточных результатов рассуждений, повышая точность ответов. Наконец, RAR предоставляет объяснимые ответы, подробно описывая логические шаги и ссылки, которые привели к его выводам.
Этот подход особенно ценен в таких отраслях, как юриспруденция, финансы и здравоохранение, где структурированное мышление позволяет ИИ более точно справляться со сложными процессами принятия решений. Применяя логические рамки, ИИ может предоставлять хорошо обоснованные, прозрачные и надежные аналитические данные, гарантируя, что решения основываются на четких, прослеживаемых рассуждениях, а не на чисто статистических прогнозах.
Несмотря на достижения RAR в области мышления, он по-прежнему работает реактивно, отвечая на запросы, не совершенствуя активно свой подход к открытию знаний. Agentic Retrieval-Augmented Reasoning (Agentic RAR) делает еще один шаг вперед, внедряя возможности автономного принятия решений. Вместо пассивного извлечения данных эти системы итеративно планируют, выполняют и совершенствуют получение знаний и решение проблем, что делает их более адаптируемыми к реальным вызовам.
Agentic RAR объединяет LLM, которые могут выполнять сложные задачи мышления, специализированных агентов, обученных для приложений, специфичных для конкретной области, таких как анализ данных или оптимизация поиска, и графы знаний, которые динамически развиваются на основе новой информации. Эти элементы работают вместе, создавая системы ИИ, которые могут решать сложные проблемы, адаптироваться к новым знаниям и обеспечивать прозрачные, объяснимые результаты.
Переход от RAG к RAR и разработка систем Agentic RAR – это шаги по выведению RAG за рамки статического поиска информации, превращая его в динамическую машину мышления в реальном времени, способную к сложному мышлению и принятию решений.
Влияние этих разработок охватывает различные области. В исследованиях и разработках ИИ может помочь со сложным анализом данных, генерацией гипотез и научными открытиями, ускоряя инновации. В финансах, здравоохранении и юриспруденции ИИ может решать сложные проблемы, предоставлять детальную информацию и поддерживать сложные процессы принятия решений. Помощники ИИ, основанные на возможностях глубокого мышления, могут предлагать персонализированные и контекстуально релевантные ответы, адаптируясь к меняющимся потребностям пользователей.
Переход от ИИ, основанного на поиске, к системам мышления в реальном времени представляет собой значительную эволюцию в открытии знаний. В то время как RAG заложил основу для лучшего синтеза информации, RAR и Agentic RAR подталкивают ИИ к автономному мышлению и решению проблем. По мере развития этих систем ИИ превратится из простых информационных помощников в стратегических партнеров в области открытия знаний, критического анализа и получения информации в режиме реального времени в различных областях.