但在使用GenAI回答有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題之前，重要的是首先評(píng)估所提出的問(wèn)題。
這是Miso.ai的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Lucky Gunasekara對(duì)當(dāng)今開(kāi)發(fā)GenAI工具的團(tuán)隊(duì)的建議。
出于對(duì)Miso.ai的產(chǎn)品Smart Answers如何展現(xiàn)其洞察力的興趣，我要求Gunasekara更深入地討論Miso.ai理解和回答用戶(hù)問(wèn)題的方法。
大型語(yǔ)言模型“實(shí)際上比我們想象的要幼稚得多”，Gunasekara說(shuō)，例如，如果被問(wèn)到一個(gè)有強(qiáng)烈觀(guān)點(diǎn)的問(wèn)題，大語(yǔ)言模型很可能會(huì)去尋找證實(shí)這個(gè)觀(guān)點(diǎn)的精挑細(xì)選的數(shù)據(jù)，即使現(xiàn)有的數(shù)據(jù)表明這個(gè)觀(guān)點(diǎn)是錯(cuò)誤的。因此，如果被問(wèn)到“為什么項(xiàng)目X失敗了？”，大語(yǔ)言模型可能會(huì)列出一個(gè)項(xiàng)目失敗的原因清單——即使它是成功的，而這不是你想要的一個(gè)面向公眾的應(yīng)用程序所做的事情。
Gunasekara指出，在所謂的RAG（檢索增強(qiáng)生成）應(yīng)用程序中，評(píng)估問(wèn)題是一個(gè)典型的遺漏步驟，RAG應(yīng)用程序?qū)⒋笳Z(yǔ)言模型指向特定的數(shù)據(jù)體，并告訴它僅根據(jù)該數(shù)據(jù)回答問(wèn)題。
這類(lèi)應(yīng)用程序通常遵循以下(稍微簡(jiǎn)化的)設(shè)置模式：
1.將現(xiàn)有數(shù)據(jù)拆分成塊，因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都太大，無(wú)法放入單個(gè)大語(yǔ)言模型查詢(xún)中。
2.為每個(gè)塊生成所謂的嵌入，將該塊的語(yǔ)義表示為一串?dāng)?shù)字，并存儲(chǔ)它們，在數(shù)據(jù)更改時(shí)根據(jù)需要進(jìn)行更新。
然后是每一個(gè)問(wèn)題：
1.生成嵌入。
2.使用基于嵌入的計(jì)算，找出在含義上與問(wèn)題最相似的文本塊。
3.將用戶(hù)的問(wèn)題輸入大語(yǔ)言模型，并告訴它只根據(jù)最相關(guān)的塊來(lái)回答。
這就是Gunasekara的團(tuán)隊(duì)采取不同方法的地方，他們?cè)黾恿艘粋€(gè)步驟，在搜索相關(guān)信息之前檢查問(wèn)題。“我們不會(huì)直接問(wèn)這個(gè)問(wèn)題，而是首先問(wèn)這個(gè)假設(shè)是否正確”， Miso的首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Andy Hsieh解釋說(shuō)。
除了檢查問(wèn)題中固有的假設(shè)外，還有其他方法來(lái)加強(qiáng)基本的RAG管道，以幫助改進(jìn)結(jié)果。Gunasekara建議超越基礎(chǔ)，特別是在從實(shí)驗(yàn)階段轉(zhuǎn)向值得生產(chǎn)的解決方案時(shí)。
Gunasekara說(shuō)：“有很多人強(qiáng)調(diào)‘建立一個(gè)矢量數(shù)據(jù)庫(kù)，做一個(gè)RAG設(shè)置，一切都會(huì)開(kāi)箱即用’，這是一種很好的概念驗(yàn)證方式，但如果你需要做一項(xiàng)不會(huì)產(chǎn)生意想不到的后果的企業(yè)級(jí)服務(wù)，那永遠(yuǎn)是上下文、上下文、上下文”。
這可能意味著除了使用文本的語(yǔ)義之外，還可以使用其他信號(hào)，如新近和流行。Gunasekara指出了Miso正在與一個(gè)烹飪網(wǎng)站合作的另一個(gè)項(xiàng)目，該項(xiàng)目解構(gòu)了這個(gè)問(wèn)題：“派對(duì)上最好的烘焙蛋糕是什么？”
他說(shuō)，你需要區(qū)分出你真正需要什么信號(hào)來(lái)進(jìn)行查詢(xún)。“Make-Advance”蛋糕的意思是不需要馬上端上，“for a party”的意思是它需要為不止幾個(gè)人服務(wù)，還有一個(gè)問(wèn)題是，大語(yǔ)言模型如何確定哪些食譜是“最好的”，這可能意味著使用其他網(wǎng)站數(shù)據(jù)，比如哪些食譜擁有最高的流量、最高的讀者排名，或者被授予編輯的選擇——所有這些都與查找和匯總相關(guān)文本塊分開(kāi)。
Gunasekara說(shuō)：“把這些事情做好的許多竅門(mén)更多地體現(xiàn)在這些背景線(xiàn)索中”。
雖然大語(yǔ)言模型的質(zhì)量是另一個(gè)重要因素，但Miso認(rèn)為沒(méi)有必要使用最高評(píng)級(jí)和最昂貴的商業(yè)大語(yǔ)言模型，相反，Miso正在為一些客戶(hù)項(xiàng)目微調(diào)基于Llama 2的模型，這在一定程度上是為了降低成本，也是因?yàn)橐恍┛蛻?hù)不希望他們的數(shù)據(jù)泄露給第三方，Miso之所以這么做，也是因?yàn)镚unasekara所說(shuō)的“開(kāi)源大語(yǔ)言模型現(xiàn)在正在涌現(xiàn)一股巨大的力量”。
“開(kāi)源真的在迎頭趕上”，Hsieh補(bǔ)充道，“開(kāi)源模型非?？赡軙?huì)超越GPT-4”。
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