RAG అంటే ఏమిటి? రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ సులభంగా వివరణ
RAG (రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్) అంటే ప్రశ్నలకు మీ స్వంత సమాచారం ఉపయోగించి AI మోడల్ సమాధానం ఇచ్చేలా చేసే పద్ధతి. ఎవరైనా ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, మీ యాప్ ముందుగా మీ డాక్యుమెంట్లలో అత్యంత సంబంధిత భాగాలను వెతుకుతుంది, ఆ భాగాలను ప్రశ్నతో పాటు మోడల్‌కు ఇస్తుంది. మోడల్ శిక్షణ సమయంలో యాదృచ్ఛికంగా నేర్చుకున్న దానిపైనే కాకుండా, ఆ వచనం ఆధారంగా సమాధానం రాస్తుంది.
AIతో నిర్మించేటప్పుడు RAG ఎందుకు ముఖ్యం
ఒక పెద్ద భాషా మోడల్‌కు ప్రపంచం గురించి సాధారణంగా చాలా తెలుసు, కానీ మీ వ్యాపారం గురించి ఏమీ తెలియదు: మీ ధరలు, మీ పాలసీలు, మీ ప్రొడక్ట్ మాన్యువల్, గత వారం సపోర్ట్ టికెట్లు. దానికి శిక్షణ కటాఫ్ తేదీ కూడా ఉంది, కాబట్టి ఇటీవలి విషయాలు తెలియవు. అయినా అడిగితే, నమ్మకంగా కనిపించే, సహేతుకంగా ఉండే కానీ తప్పు సమాధానం ఇవ్వవచ్చు.
దీన్ని పరిష్కరించడానికి మూడు ప్రధాన మార్గాలు ఉన్నాయి:
| విధానం | ఏమి చేస్తుంది | దేనికి మంచిది |
|---|---|---|
| అన్నీ ప్రాంప్ట్‌లో అతికించడం | ప్రతి ప్రశ్నతో మీ అన్ని డాక్యుమెంట్లు పంపడం | తక్కువ వచనం — కొన్ని పేజీలు |
| RAG | మీ డాక్యుమెంట్లలో వెతికి, సంబంధిత భాగాలను మాత్రమే పంపడం | పెద్ద లేదా మారే సేకరణలు: సహాయ కేంద్రాలు, మాన్యువల్లు, నోట్స్ |
| ఫైన్-ట్యూనింగ్ | ఉదాహరణలపై మోడల్‌కు మరింత శిక్షణ ఇవ్వడం | టోన్, ఫార్మాట్, పునరావృత పనులు — మారే వాస్తవాలు కాదు |
ఆధునిక మోడల్స్ పొడవైన ప్రాంప్ట్‌లను అంగీకరిస్తాయి, కాబట్టి చిన్న FAQ కోసం మొదటి ఎంపిక తరచుగా సరిపోతుంది. ప్రతిసారీ పంపాల్సిన దానికంటే ఎక్కువ వచనం ఉన్నప్పుడు RAG అవసరం అవుతుంది — ఎందుకంటే మీరు పంపే ప్రతి పదానికి డబ్బు మరియు సమయం ఖర్చవుతాయి (చూడండి LLM APIలు ఎలా ఛార్జ్ చేస్తాయి).
మీరు “మా డాక్స్‌తో చాట్ చేయండి” ఫీచర్, సపోర్ట్ అసిస్టెంట్ లేదా అంతర్గత నాలెడ్జ్ టూల్ నిర్మిస్తుంటే, మీరు దాదాపు ఖచ్చితంగా ఏదో ఒక రకమైన RAG నిర్మిస్తున్నారు.
రోజువారీ ఉదాహరణ
ఓపెన్-బుక్ పరీక్షను ఊహించుకోండి. జ్ఞాపకం నుండి సమాధానం ఇవ్వాల్సిన విద్యార్థి తప్పుగా గుర్తు చేసుకోవచ్చు లేదా నటించవచ్చు. ముందుగా సరైన పేజీలకు తిప్పి, చదివి, అప్పుడు సమాధానం ఇవ్వగల విద్యార్థి చాలా నమ్మదగినవాడు — ఆ పేజీలు సరిగ్గా దొరికితేనే.
- విద్యార్థి అంటే భాషా మోడల్.
- పాఠ్యపుస్తకం అంటే మీ డాక్యుమెంట్లు.
- సరైన పేజీలకు తిప్పడం అంటే రిట్రీవల్.
- ఆ పేజీల నుండి సమాధానం రాయడం అంటే జనరేషన్.
RAG ఓపెన్-బుక్ వెర్షన్. పరీక్షలో లాగే, సమాధానం నాణ్యత సరైన పేజీలు కనుగొనబడ్డాయా లేదా అనేదానిపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది.
RAG దశలవారీగా ఎలా పని చేస్తుంది
సాధారణ RAG సెటప్‌లో రెండు దశలు ఉంటాయి.
మీ డాక్యుమెంట్లను సిద్ధం చేయడం (ముందుగానే చేస్తారు):
- సేకరించండి — సహాయ వ్యాసాలు, PDFలు, పాలసీలు, ప్రొడక్ట్ డేటా.
- చంక్ చేయండి — పొడవైన డాక్యుమెంట్లను చిన్న ముక్కలుగా విభజించండి, తరచుగా ఒక్కో భాగం కొన్ని పేరాలు, తద్వారా శోధన సంబంధిత భాగాన్ని మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వగలదు.
- ఎంబెడ్ చేయండి — ప్రతి చంక్‌ను ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌కు పంపండి, అది వచనాన్ని ఎంబెడ్డింగ్‌గా మారుస్తుంది — దాని అర్థాన్ని పట్టుకునే సంఖ్యల పొడవైన జాబితా. ఒకేలాంటి విషయాల గురించి వచనాలకు ఒకేలాంటి సంఖ్యలు వస్తాయి.
- నిల్వ చేయండి — చంక్‌లను, వాటి ఎంబెడ్డింగ్‌లను సారూప్యత ద్వారా శోధించగల డేటాబేస్లో ఉంచండి (దీన్ని తరచుగా వెక్టర్ డేటాబేస్ లేదా వెక్టర్ ఇండెక్స్ అంటారు).
ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడం (ప్రతిసారీ జరుగుతుంది):
- ప్రశ్నను ఎంబెడ్ చేయండి — అదే ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌తో.
- రిట్రీవ్ చేయండి — ప్రశ్న ఎంబెడ్డింగ్‌కు దగ్గరగా ఉన్న చంక్‌లను తీసుకోండి, ఉదాహరణకు టాప్ ఐదు.
- ప్రాంప్ట్ నిర్మించండి — సూచనలు, రిట్రీవ్ చేసిన చంక్‌లు మరియు ప్రశ్న.
- జనరేట్ చేయండి — భాషా మోడల్ ఆ చంక్‌ల ఆధారంగా సమాధానం రాస్తుంది, వీలైతే ఏవి ఉపయోగించిందో చూపుతూ.
అర్థం ఆధారంగా శోధించడమే దీన్ని సాధ్యం చేస్తుంది: “నా డబ్బు తిరిగి పొందడం” గురించి ప్రశ్నకు, పదాలు ఒక్కటీ కలవకపోయినా “రీఫండ్ పాలసీ” అనే శీర్షిక గల చంక్ దొరుకుతుంది.
ఒక ఉదాహరణ: జిమ్ సహాయ అసిస్టెంట్
ఒక జిమ్‌కు 40 సహాయ వ్యాసాలు ఉన్నాయని, తమ వెబ్‌సైట్‌లో చాట్ అసిస్టెంట్ కావాలని అనుకుందాం. ఒక సభ్యుడు అడుగుతాడు: “ప్రయాణంలో ఉన్నప్పుడు నా మెంబర్‌షిప్‌ను పాజ్ చేయవచ్చా?”
యాప్ ప్రశ్నను ఎంబెడ్ చేసి, అత్యంత దగ్గరగా ఉన్న మూడు చంక్‌లను రిట్రీవ్ చేస్తుంది. వాటిలో ఒకటి ఇలా ఉంటుంది:
మెంబర్‌షిప్ ఫ్రీజ్: నెలవారీ ప్లాన్‌లపై ఉన్న సభ్యులు సంవత్సరానికి
గరిష్టంగా 2 నెలల వరకు తమ మెంబర్‌షిప్‌ను ఫ్రీజ్ చేయవచ్చు. ఫ్రీజ్
ప్రారంభానికి కనీసం 7 రోజుల ముందు ఫ్రంట్ డెస్క్ వద్ద లేదా యాప్‌లో
అభ్యర్థించండి.
మోడల్‌కు పంపిన ప్రాంప్ట్ ఇలా ఉంటుంది:
మీరు Northside Gym యొక్క సహాయ అసిస్టెంట్.
క్రింది మూలాల నుండి మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వండి. అవి అందులో లేకపోతే,
మీకు తెలియదని చెప్పి ఫ్రంట్ డెస్క్‌ను సంప్రదించమని సూచించండి.
ఏ మూలాన్ని ఉపయోగించారో పేర్కొనండి.
[మూలం 1: మెంబర్‌షిప్ ఫ్రీజ్] నెలవారీ ప్లాన్‌లపై ఉన్న సభ్యులు ఫ్రీజ్...
[మూలం 2: మీ మెంబర్‌షిప్‌ను రద్దు చేయడం] ...
[మూలం 3: గెస్ట్ పాస్‌లు] ...
ప్రశ్న: ప్రయాణంలో ఉన్నప్పుడు నా మెంబర్‌షిప్‌ను పాజ్ చేయవచ్చా?
మోడల్ ఇలా సమాధానం ఇస్తుంది: “అవును — నెలవారీ ప్లాన్‌పై మీరు సంవత్సరానికి రెండు నెలల వరకు మెంబర్‌షిప్‌ను ఫ్రీజ్ చేయవచ్చు. ప్రారంభానికి కనీసం 7 రోజుల ముందు ఫ్రంట్ డెస్క్ వద్ద లేదా యాప్‌లో అభ్యర్థించండి (మూలం: మెంబర్‌షిప్ ఫ్రీజ్).”
జిమ్ దేన్నీ తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వలేదు. ఫ్రీజ్ పాలసీని మార్చినప్పుడు, ఆ వ్యాసాన్ని అప్‌డేట్ చేస్తుంది, యాప్ ఆ చంక్‌ను మళ్ళీ ఎంబెడ్ చేస్తుంది, తదుపరి సమాధానం దాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది.
ముఖ్య పదాలు
| పదం | అర్థం |
|---|---|
| LLM | లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ — సమాధానం రాసే AI. LLM అంటే ఏమిటి చూడండి. |
| ఎంబెడ్డింగ్ | ఒక వచన భాగం అర్థాన్ని సూచించే సంఖ్యల జాబితా. |
| ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్ | ఎంబెడ్డింగ్‌లను ఉత్పత్తి చేసే మోడల్. సాధారణంగా చాట్ మోడల్ నుండి వేరుగా ఉంటుంది, చాలా చౌకగా ఉంటుంది. |
| చంక్ | డాక్యుమెంట్ యొక్క ఒక భాగం, దాన్ని స్వతంత్రంగా రిట్రీవ్ చేయగల పరిమాణంలో. |
| వెక్టర్ డేటాబేస్ / వెక్టర్ శోధన | సారూప్య ఎంబెడ్డింగ్‌లు ఉన్న అంశాలను కనుగొనే నిల్వ. కొన్ని సాధారణ డేటాబేస్‌లు కూడా ఇది అందిస్తాయి — ఉదాహరణకు Postgres, pgvector ఎక్స్‌టెన్షన్ ద్వారా. |
| Top-k | ఒక్కో ప్రశ్నకు ఎన్ని చంక్‌లు రిట్రీవ్ చేస్తారు. |
| హైబ్రిడ్ శోధన | అర్థ ఆధారిత శోధనను సాధారణ కీవర్డ్ శోధనతో కలపడం; ప్రొడక్ట్ కోడ్‌ల వంటి ఖచ్చితమైన పదాలకు ఇది సహాయపడుతుంది. |
| కంటెక్స్ట్ విండో | ఒకే అభ్యర్థనలో మోడల్ తీసుకోగల గరిష్ట వచన పరిమాణం. |
| గ్రౌండింగ్ / ఉటంకింపులు | సమాధానాన్ని నిర్దిష్టమైన రిట్రీవ్ చేసిన మూలాలతో ముడిపెట్టి వాటిని చూపడం. |
సాధారణ అపోహలు
- “RAG నా డేటాపై మోడల్‌కు శిక్షణ ఇస్తుంది.” ఇవ్వదు. మోడల్‌లో ఏమీ మారదు; ప్రశ్న సమయంలో అదనపు వచనాన్ని చదువుతుంది మాత్రమే.
- “RAG అంటే ఇక భ్రమలు ఉండవు.” అంటే తక్కువ ఉంటాయి. రిట్రీవల్ సరైన చంక్‌ను మిస్ చేస్తే, లేదా సమాధానం మీ డాక్యుమెంట్లలో లేకపోతే, మోడల్ ఇంకా ఊహించవచ్చు. “నాకు తెలియదు” అని చెప్పమని సూచించండి, మరియు మీకు సమాధానాలు తెలిసిన ప్రశ్నలతో పరీక్షించండి.
- “నాకు ప్రత్యేక వెక్టర్ డేటాబేస్ కావాలి.” చాలాసార్లు అవసరం లేదు. చిన్న డేటా కోసం, మీ దగ్గర ఉన్న డేటాబేస్‌పై వెక్టర్ ఎక్స్‌టెన్షన్, లేదా సాధారణ కీవర్డ్ శోధన కూడా సరిపోవచ్చు.
- “పెద్ద చంక్‌లు మంచివి.” చాలా పెద్దవైతే, చాలా అసంబద్ధ వచనం పంపుతారు (ఎక్కువ ఖర్చు, ఎక్కువ గందరగోళం); చాలా చిన్నవైతే, చంక్ దానికి అర్థాన్నిచ్చిన సందర్భాన్ని కోల్పోతుంది. సర్దుబాటు చేయాల్సి ఉంటుంది.
- “అన్నీ అప్‌లోడ్ చేయండి.” పాతవి, నకిలీవి లేదా పరస్పర విరుద్ధమైన డాక్యుమెంట్లు విరుద్ధమైన సమాధానాలు ఇస్తాయి. మూల సమాచారాన్ని శుభ్రం చేయడం తరచుగా మీరు చేయగల అతిపెద్ద మెరుగుదల.
- “ఎవరైనా ఏ డాక్యుమెంట్ అయినా చూడగలరు.” మీరు అలా నిర్మిస్తేనే. కొన్ని డాక్యుమెంట్లు నిర్దిష్ట వినియోగదారులకు మాత్రమే ప్రైవేట్ అయితే, శోధన ఎవరు అడుగుతున్నారో బట్టి ఫిల్టర్ చేయాలి — లేకపోతే అసిస్టెంట్ ఒక కస్టమర్ డేటాను మరొకరికి ఉటంకించవచ్చు.
ఖర్చు
RAG ఫీచర్‌కు సాధారణంగా మూడు నిరంతర ఖర్చులు ఉంటాయి: మీ డాక్యుమెంట్లను ఎంబెడ్ చేయడం (చిన్నది, ఎక్కువగా ఒకసారి మాత్రమే), ప్రతి ప్రశ్నను ఎంబెడ్ చేయడం (చాలా తక్కువ), మరియు భాషా మోడల్ కాల్ (ప్రధాన ఖర్చు, మీరు ఎన్ని చంక్‌లు పంపుతారో దానితో పెరుగుతుంది). దీనికి తోడు మీ డేటాబేస్లో నిల్వ. మీ AI ప్రొవైడర్ వీటిని మీ స్వంత ఖాతాకే బిల్ చేస్తారు, కాబట్టి అక్కడ ఖర్చు పరిమితి పెట్టుకోండి.
మీ AI బిల్డర్‌ను ఏమి అడగాలి
- “RAG నిర్మించే ముందు తనిఖీ చేయండి: మన కంటెంట్ ప్రాంప్ట్‌లో చేర్చేంత చిన్నదా?”
- “సహాయ వ్యాసాలను కొన్ని పేరాల చంక్‌లుగా విభజించండి, ప్రతి చంక్ శీర్షిక మరియు మూల లింక్ ఉంచండి, ఎంబెడ్డింగ్‌లను మన డేటాబేస్లో నిల్వ చేయండి.”
- “హైబ్రిడ్ శోధన వాడండి — అర్థ ఆధారిత మరియు కీవర్డ్ — తద్వారా ప్రొడక్ట్ కోడ్‌లు ఇంకా సరిపోలుతాయి.”
- “మోడల్ రిట్రీవ్ చేసిన మూలాల నుండి మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వాలని, తెలియనప్పుడు చెప్పాలని, ప్రతి సమాధానం కింద మూలాలు చూపాలని చెప్పండి.”
- “సైన్ ఇన్ అయిన వినియోగదారు చూడటానికి అనుమతి ఉన్న డాక్యుమెంట్లను మాత్రమే శోధించండి.”
- “డాక్యుమెంట్ సవరించినప్పుడల్లా దాన్ని ఆటోమేటిక్‌గా మళ్ళీ ఎంబెడ్ చేయండి.”
- “AI ప్రొవైడర్ కీని సర్వర్‌లో సీక్రెట్గా ఉంచండి, బ్రౌజర్‌లో ఎప్పుడూ కాదు.”
- “ప్రతి ప్రశ్న, రిట్రీవ్ చేసిన చంక్‌లు మరియు సమాధానాన్ని లాగ్ చేయండి, తద్వారా చెడ్డ సమాధానాలను నేను సమీక్షించగలను.”
Mythexలో RAG
Mythex సిద్ధంగా ఉన్న నాలెడ్జ్-బేస్ లేదా RAG ప్రొడక్ట్ చేర్చదు. అది చేసేది మీ యాప్ లోపల దాని కోడ్ రాయడం: మీరు మీ డాక్యుమెంట్లు మరియు మీ స్వంత AI ప్రొవైడర్ కీని తీసుకువస్తారు, అది ప్రాజెక్ట్ సీక్రెట్గా నిల్వ అవుతుంది, మరియు ఏజెంట్ రిట్రీవల్ మరియు చాట్ భాగాలను నిర్మిస్తుంది, నిల్వ కోసం ప్రాజెక్ట్ యొక్క Postgres డేటాబేస్ ఉపయోగిస్తుంది. ప్రొవైడర్ వినియోగం మీ ప్రొవైడర్ ఖాతాకు బిల్ అవుతుంది, Mythex క్రెడిట్స్‌కు కాదు. ఒక సాధారణ AI ఫీచర్‌తో మొదలుపెట్టి, అది పనిచేసిన తర్వాత RAG జోడించమని డాక్స్ సూచిస్తాయి — AI యాప్ నిర్మించడం చూడండి, మరియు మా గైడ్‌లు AI చాట్‌బాట్ యాప్ నిర్మించడం మరియు మీ యాప్‌కు AI ఫీచర్లు జోడించడం చూడండి.
ప్రశ్నలు
సరళంగా చెప్పాలంటే RAG అంటే ఏమిటి?
RAG (రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్) అంటే AI మోడల్ మీ స్వంత సమాచారం నుండి సమాధానం ఇచ్చేలా చేసే పద్ధతి. మోడల్ స్పందించే ముందు, మీ యాప్ ప్రశ్నకు సంబంధించిన భాగాలను మీ డాక్యుమెంట్లలో వెతికి ప్రాంప్ట్‌లో చేరుస్తుంది. అందువల్ల సమాధానం శిక్షణ సమయంలో మోడల్ నేర్చుకున్న దానిపై మాత్రమే కాకుండా ఆ వచనంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
RAG నా డేటాపై AIకి శిక్షణ ఇస్తుందా?
లేదు. RAG మోడల్‌ను అస్సలు మార్చదు. ప్రశ్న అడిగిన సమయంలోనే సంబంధిత వచనాన్ని వెతికి, ప్రశ్నతో పాటు మోడల్‌కు ఇస్తుంది. ఒక డాక్యుమెంట్‌ను అప్‌డేట్ చేస్తే, తదుపరి సమాధానం వెంటనే కొత్త వెర్షన్‌ను ఉపయోగించగలదు.
RAG అంటే ఫైన్-ట్యూనింగా?
కాదు. ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఉదాహరణలపై మోడల్‌కు మరింత శిక్షణ ఇచ్చి దాని ప్రవర్తనను మారుస్తుంది; ఇది నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు శైలి లేదా ఫార్మాట్‌కు మంచిది. RAG ప్రశ్న సమయంలో చదవడానికి వాస్తవాలను ఇస్తుంది; మారే సమాచారానికి లేదా ఖచ్చితంగా ఉటంకించాల్సిన దానికి ఇది మంచిది.
RAG AI భ్రమలను (hallucinations) ఆపుతుందా?
అది వాటిని తగ్గిస్తుంది కానీ పూర్తిగా తొలగించదు. శోధన తప్పు భాగాలను కనుగొంటే, లేదా సమాధానం మీ డాక్యుమెంట్లలో లేకపోతే, మోడల్ ఇంకా ఊహించవచ్చు. మంచి RAG యాప్‌లు తెలియనప్పుడు చెప్పమని మోడల్‌కు సూచిస్తాయి మరియు ఉపయోగించిన మూలాలను చూపిస్తాయి.