Превратите своего LLM в полевого эксперта

Введение

В последние месяцы модели больших языков (LLM) коренным образом изменили то, как мы работаем и взаимодействуем с технологиями, и зарекомендовали себя как полезные инструменты в различных областях, выступая в качестве помощников по написанию, генераторов кода и даже творческих сотрудников. Их способность понимать контекст, генерировать человекоподобный текст и выполнять широкий спектр языковых задач выдвинула их на передний план исследований в области искусственного интеллекта.

Хотя LLM преуспевают в создании общего текста, они часто сталкиваются с трудностями, когда сталкиваются с узкоспециализированными областями, требующими точных знаний и тонкого понимания. При использовании для предметно-ориентированных задач эти модели могут проявлять ограничения или, в некоторых случаях, даже давать ошибочные или галлюцинаторные ответы. Это подчеркивает необходимость включения предметных знаний в LLM, что позволяет им лучше ориентироваться в сложном отраслевом жаргоне, демонстрировать более тонкое понимание контекста и ограничивать риск предоставления ложной информации.

В этой статье мы рассмотрим одну из нескольких стратегий и методов внедрения знаний предметной области в LLM, позволяя им работать наилучшим образом в конкретных профессиональных контекстах, добавляя фрагменты документации в LLM в качестве контекста при вводе запроса.

Этот метод работает с любым типом документации и использует только безопасные технологии с открытым исходным кодом, которые будут работать локально на вашем компьютере без необходимости доступа к Интернету. Благодаря этому я мог использовать его для личных и конфиденциальных данных, к которым я не хотел, чтобы сторонние веб-сайты имели доступ.

Принцип

Вот описание того, как это работает:

Первый шаг — взять нашу документацию и создать базу данных векторных индексов на основе нашей документации.
Векторные базы данных — это тип базы данных, предназначенный для эффективного хранения многомерных векторов и запросов к ним. Эти базы данных обеспечивают быстрый сходство и семантический поиск, позволяя пользователям находить векторы, которые…