МОДЕЛЬ РОЗРОБКИ ТЕМАТИЧНИХ ЧАТ-БОТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ПІДХОДУ RAG

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4, Llama 3 та Claude, революціонізував сферу обробки природної мови (NLP). LLM демонструють виняткові здібності до генерації зв'язного тексту, узагальнення інформації та ведення діалогу. Однак, при їх застосуванні у спеціалізованих доменах (юриспруденція, медицина, технічна підтримка, корпоративні бази знань) виникають критичні обмеження. По-перше, параметричні знання моделей обмежені датою завершення їх навчання (knowledge cutoff), що унеможливлює роботу з актуальною інформацією. По-друге, моделі схильні до "галюцинацій" – генерації правдоподібних, але фактично невірних тверджень, особливо коли запит стосується вузькоспеціалізованих даних, відсутніх у навчальному наборі. Архітектура RAG стала стандартом де-факто для вирішення цих проблем, поєднуючи генеративні можливості LLM із точним пошуком у зовнішніх базах знань. Проте, практика показує, що "наївна" реалізація RAG (Vanilla RAG) часто є недостатньою для побудови надійних систем. Втрата контексту під час пошуку, нездатність обробити складні запити користувача та відсутність механізмів верифікації призводять до нерелевантних відповідей. У зв'язку з цим, актуальною науково-практичною задачею є не просто імплементація RAG, а розробка та дослідження методів оптимізації кожного етапу генерації. Об’єктом дослідження є процеси інформаційного пошуку та генерації природної мови в інтелектуальних діалогових системах, побудованих на базі великих мовних моделей. Предметом дослідження є методи та алгоритми підвищення точності, релевантності та контекстуальної узгодженості відповідей у системах архітектури RAG, а саме гібридний пошук, покращення запитів користувача. Висновки. Практична цінність дослідження полягає у створенні моделі архітектури, яку можна адаптувати для будь-якої предметної області (від технічної документації до нормативно-правових баз), забезпечуючи при цьому вищу метричну точність відповідей порівняно з базовими рішеннями.