Viackrokové usudzovanie je schopnosť systému AI odpovedať na otázku prostredníctvom viacerých po sebe idúcich úsudkov, často s kombinovaním informácií z rôznych zdrojov. Príklad: „Ktoré oddelenie vedie osoba zodpovedná za projekt X?“ najprv vyžaduje zistiť zodpovednú osobu a potom jej oddelenie. Takéto otázky sú pre systémy vyhľadávania a RAG náročné, pretože každý medzikrok sa musí správne nájsť a prepojiť.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoRetrieval-augmented generation spája vyhľadávanie s generovaním textu: pred odpoveďou systém vyhľadá relevantné pasáže v zbierke znalostí – napríklad v príručkách, smerniciach alebo FAQ – a odovzdá ich jazykovému modelu ako kontext. Odpoveď tak vychádza z aktuálneho obsahu špecifického pre firmu, a nielen z trénovacích znalostí modelu. Znižuje to vymyslené tvrdenia, zviditeľňuje zdroje a umožňuje aktualizácie bez pretrénovania.
Odpovedanie na otázky (QA, question answering) je oblasť spracovania prirodzeného jazyka, v ktorej systém odpovedá priamo na otázky položené bežným jazykom, namiesto toho, aby vrátil zoznam výsledkov vyhľadávania. Moderné systémy hľadajú relevantné úryvky v báze znalostí a zostavia z nich odpoveď, ideálne s odkazom na zdroj. Typické použitie je zákaznícky servis, interné bázy znalostí a príručky – napríklad otázka v príručke pre zamestnancov: „Koľko dní dovolenky mám v prvom roku?“
LazyGraphRAG je prístup ku grafovému generovaniu rozšírenému o vyhľadávanie (RAG), ktorý v roku 2024 predstavil Microsoft Research. Na rozdiel od GraphRAG nenecháva jazykový model vytvárať zhrnutia počas indexovania; namiesto toho identifikuje pojmy a ich spoločný výskyt klasickým spracovaním prirodzeného jazyka a jazykový model sa používa až pri dopyte. Podľa Microsoftu to znižuje náklady na indexovanie na úroveň základného vektorového RAG. Hodí sa najmä na otázky, ktoré si vyžadujú prehľad veľkých zbierok dokumentov.
Reťazenie modelov znamená, že sa viaceré modely AI alebo kroky AI spájajú za sebou tak, aby sa výstup jedného kroku stal vstupom nasledujúceho. Zložité úlohy sa tak dajú rozdeliť na zvládnuteľné čiastkové úlohy, ktoré možno jednotlivo kontrolovať a zlepšovať. Príklad: jeden krok zhrnie zákaznícku požiadavku, druhý ju priradí oddeleniu a tretí navrhne odpoveď.
