Современные технологии искусственного интеллекта стремительно меняют мир вокруг нас, открывая беспрецедентные возможности для всех сфер человеческой деятельности. Сегодня мы стоим на пороге новой эры, где инновационные решения кардинально преобразуют традиционные подходы к образованию и профессиональной подготовке будущих специалистов.
Особого внимания заслуживает Retrieval Augmented Generation (RAG) — прорывная технология, позволяющая объединить мощь больших языковых моделей с уникальными внешними источниками знаний. Такие системы создают совершенно новый уровень точности и качества ответов, обеспечивая четкую привязку к актуальной информации и позволяя избежать распространённых проблем с недостоверностью.
Технология RAG включает три ключевых этапа: Retrieval (извлечение), Augmented (обогащение) и Generation (генерация). Рассмотрим каждый из них: Retrieval – поиск нужной информации. На первом этапе система ищет самую подходящую информацию среди огромных массивов данных, используя продвинутые алгоритмы анализа и сопоставления информации. Augmented – объединение найденных фрагментов. Собранные данные объединяются с исходным вопросом, создавая обогащённый контекст, который становится основой для точного и понятного ответа. Generation – генерация конечного результата. На завершающем этапе формируется чёткий и подробный ответ, учитывающий всю необходимую информацию и точно соответствующий поставленному запросу. Такой подход значительно сокращает риски возникновения ложных или устаревших данных, делая взаимодействие с системой безопасным и надежным. Более того RAG технологии значительно уменьшают зависимость от качества самой большой языковой модели, что дает возможность использовать даже открытые большие языковые модели для задач, нуждающихся в свежих или специфических данных. Согласно прогнозу Gartner, к 2026 году более 80% корпоративных проектов с искусственным интеллектом перейдут на гибридные архитектуры, объединяющие большие языковые модели (LLM) и способы доступа к внешним данным, наиболее популярным среди таких способов как раз и являются RAG-технологии. Растущую популярность RAG также подтверждает динамика венчурного финансирования: согласно Crunchbase, в третьем квартале 2024 года вложения в стартапы, работающие с генеративным ИИ, выросли до рекордных $3,9 миллиардов, что на 65% больше показателя третьего квартала 2023 года.
На сегодняшний день технологии RAG получили активное признание и нашли широкое применение в крупных компаниях различного профиля. Среди пионеров внедрения RAG можно отметить такие компании, как Сбер, Bell, Vimeo, Pinterest, группа ЦРТ и ValueAI.
Сбер, крупнейший финансовый институт России, который входит в пятерку крупнейших банков Европы и СНГ, активно внедряет технологии RAG, используя их в инструменте GigaCode 2.0 для ускорения разработки и проверки кода, а также в проекте SaluteBot для создания эффективных чат-ботов, способных обрабатывать до 85% клиентских запросов.
Телекоммуникационная корпорация Bell внедрила RAG для повышения эффективности внутренней системы управления знаниями. Уникальный подход компании, основанный на модульных пайплайнах и векторных представлениях документов, сделал возможным оперативное обновление базы знаний и существенно повысил качество поиска информации сотрудниками.
Сервис потокового видео Vimeo применил RAG для создания чат-бота, который способен общаться с пользователями на основе анализа видеоконтента. Пользователям доступен интуитивный интерфейс, который позволяет получать короткие и ёмкие аннотации видео, а также подробную информацию о сюжете, озвучивании и других характеристиках ролика.
Социальная платформа Pinterest интегрировала RAG для автоматизации рутинных аналитических задач. Используя векторные индексы, RAG помогает выбирать подходящие таблицы данных для SQL-запросов, избавляя сотрудников от утомительного процесса поиска нужной информации.
Группа компаний ЦРТ — российский разработчик и технологический эксперт в области речевых технологий, представила решение, позволяющее сотрудникам крупных компаний быстро находить корпоративную информацию, повышая производительность и эффективность бизнеса. Сотрудники могут задать вопрос на естественном языке и получить точный ответ, интегрированный с внутренними информационными системами компании, такими как CRM, 1С, HR и другие. Оно создано с использованием NLU-технологий и нейросетевой модели GigaChat с интеграцией через API и применением RAG-методики.
ValueAI, российская платформа для быстрого внедрения проектов с использованием искусственного интеллекта, запустила для бизнеса новую услугу — интеллектуальный поиск по внутренним базам знаний на основе технологии RAG. Данный подход позволил значительно сократить время анализа данных, снизил вероятность ошибок, оптимизировал затраты и повысил продуктивность взаимодействия сотрудников.
Современная действительность требует быстрых и эффективных решений. Постоянно растущие объёмы цифровой информации делают невозможным ручное управление процессом принятия решений. Именно здесь технология RAG демонстрирует своё преимущество, обеспечивая стабильный доступ к самой актуальной и полной информации, именно поэтому, по мнению доцента кафедры искусственного интеллекта Финансового Университета при Правительстве Российской Федерации Романовой Екатерины, технологии RAG целесообразно использовать в образовательной сфере, для повышения качество образовательного процесса и эффективности обучения.
Использование RAG-технологий в образовательных процессах приносит целый ряд значимых преимуществ.
Индивидуальный подход. Система автоматически формирует уникальный учебный контент, ориентируясь на личные предпочтения и уровень подготовки каждого ученика.
Оперативная оценка знаний. Преподавателям предоставляются эффективные инструменты для автоматической проверки заданий, выявления пробелов в знаниях студентов и немедленного реагирования на проблемы. Студенты же получают объективную оценку своей работы практически сразу же после её завершения, что стимулирует регулярную работу над материалом и своевременное устранение пробелов в знаниях.
Оптимизация процесса подготовки преподавателей к учебным занятиям. Технологии RAG позволяют значительно сократить время на формирование конспектов, контрольных вопросов, упражнений и иных учебно-методических материалов.
Поддержка мультиязычности. Возможность интеграции многоязычной среды делает технологию доступной широкому кругу студентов, включая тех, чей родной язык отличается от основного языка курса. Это способствует улучшению восприятия информации иностранными студентами.
Обратная связь и поддержка мотивации. Благодаря использованию RAG, студенты получают детализированную обратную связь по своим работам, включая рекомендации по исправлению допущенных ошибок. Такая поддержка укрепляет уверенность в собственных силах и повышает мотивацию продолжать учиться дальше.
Эти преимущества становятся всё более очевидными в повседневной практике современных преподавателей и позволяют обеспечить высокий уровень доступности качественного образования даже в условиях ограниченных ресурсов.
Уже сегодня многие образовательные платформы активно используют RAG-технологии: Gradescope - платформа для автоматической проверки письменных работ и экзаменационных заданий. Система использует RAG для поиска соответствующей информации из учебных материалов и лекций, облегчая преподавателям процесс выставления оценок и подтверждения достоверности оценивания. Knewton -уникальная система адаптивного обучения, способная мгновенно приспосабливаться к индивидуальным потребностям студента. Технология RAG используется здесь для подбора индивидуальных маршрутов обучения и подбора заданий, основываясь на опыте и прогрессе отдельного ученика. Продукты вроде Google Bard и Microsoft Bing Chat показывают первые успехи в создании мощных ассистентов, способных помогать студентам в изучении сложных дисциплин. Они используют RAG-подход для расширения функционала своих приложений, извлекая информацию из учебных пособий и онлайн-ресурсов, чтобы объяснить сложные концепции, помочь решить задачи или подтолкнуть учеников к самостоятельному поиску дополнительной информации.
Таким образом, применение технологий Retrieval-Augmented Generation способно совершить настоящую революцию в мире образования, сделав обучение доступным, эффективным и увлекательным для каждого ученика. Перед нами открываются огромные перспективы улучшения качества преподавания и оптимизации труда учителей, что позволит нашим учащимся двигаться вперёд навстречу новым достижениям и успехам
