Нова ера штучного інтелекту: Синергія RAG, логіки та графів

Штучний інтелект (ШІ), особливо великі мовні моделі (LLM), змінили наше уявлення про можливості машин. Однак "чорний ящик" цих моделей і їхня схильність до "галюцинацій" — тобто вигадування фактів — виявили суттєві обмеження. Вирішення проблеми полягає не лише у створенні більших моделей, а й у розробці розумніших архітектур. У цій статті ми розглянемо, як RAG (генерація з підкріпленням пошуком), міркування, увага, теорія графів та логіка створюють синергію, що веде нас до більш надійного та потужного ШІ.

Основні компоненти: від уваги до RAG

Перш ніж заглибитися, давайте уточнимо ключові поняття.

1. Механізм уваги

Увага — це основа сучасних мовних моделей (таких як Трансформери, які лежать в основі GPT). Простіше кажучи, вона дозволяє моделі надавати різну вагу різним частинам вхідного тексту під час генерації. Коли модель просять перекласти речення, вона не розглядає кожне слово у вихідному реченні однаково на кожному кроці; натомість вона "звертає увагу" на найбільш релевантні слова. Це фундаментально для розуміння контексту.

2. RAG: генерація з підкріпленням пошуком

LLM навчаються на даних, доступних лише до певного моменту часу. Вони нічого не знають про події після завершення навчання, а також не мають доступу до конкретних, приватних даних (наприклад, внутрішніх документів вашої компанії). RAG вирішує цю проблему, підключаючи LLM до зовнішньої бази знань.

Процес складається з двох етапів:

Пошук: Коли користувач надсилає запит, система спочатку шукає релевантну інформацію у зовнішньому джерелі даних (наприклад, у базі документів, на веб-сторінках чи у внутрішній вікі).
Генерація: Знайдений контекст (факти, документи) передається LLM разом із початковим запитом. Модель використовує цю інформацію для створення точної, заснованої на фактах відповіді.

Це зменшує кількість галюцинацій і дозволяє моделі посилатися на джерела, роблячи її більш прозорою та надійною.

graph TD;
    A[Запит користувача] --> B{Пошуковик};
    B -- Шукає релевантну інформацію --> C[База знань / Векторна база даних];
    C -- Повертає контекст --> B;
    B -- Контекст --> D{Генератор (LLM)};
    A -- Оригінальний запит --> D;
    D -- Генерує відповідь на основі контексту --> E[Фактологічна та аргументована відповідь];

3. Міркування

Міркування — це здатність ШІ виконувати багатокрокові логічні дії для вирішення задачі. Замість простого передбачення наступного слова, модель намагається побудувати «ланцюжок думок». Наприклад, при розв’язанні математичної задачі вона не просто одразу дає відповідь, а записує кроки, які приводять до цієї відповіді. Це значно підвищує точність для складних завдань.

Синергія: Інтеграція теорії графів і логіки

Ось де все стає справді цікавим. Поєднуючи можливості RAG і міркування зі структурованими даними та правилами, ми можемо створювати набагато потужніші системи.

Графи як мережі знань

Типові системи RAG часто отримують інформацію з текстових документів, які були векторизовані. Але світ складається не лише з неструктурованого тексту. Багато знань мають по суті реляційний характер. Тут і стає у пригоді теорія графів.

Граф знань представляє інформацію у вигляді вузлів (сутностей, напр., «Таллінн», «Естонія») та ребер (зв’язків, напр., «є столицею», «розташований у»).

graph TD;
    A(Таллінн) -- розташований_у --> B(Естонія);
    A -- є_столицею_ --> B;
    C(Тарту) -- розташований_у --> B;
    D(Томас Гендрік Ільвес) -- був_президентом_ --> B;
    D -- народився_у --> E(Стокгольм);
    B -- є_членом_ --> F(Європейський Союз);

Як це покращує RAG?

Структурований пошук: Для запиту на кшталт "Хто був президентом Естонії, коли країна приєдналася до Європейського Союзу?", система не просто шукає ключові слова. Вона може переміщатися графом, знаходити зв’язки між Естонією, ЄС і президентами, і робити висновок щодо відповіді.
Контекстуальне міркування: Граф дозволяє моделі розуміти непрямі зв’язки. Навіть якщо жоден документ прямо не стверджує "Тоомас Гендрік Ільвес був президентом, коли Естонія була членом ЄС", система може зробити цей висновок, порівнявши термін його перебування на посаді з датою вступу Естонії до ЄС.

Логіка як страховка

Хоча LLM потужні, їм бракує суворого логічного мислення. Вони ймовірнісні, а не детерміновані. Тут ми можемо використати сильні сторони класичного, символічного ШІ: формальна логіка.

Логічні правила (наприклад, "Якщо особа X є генеральним директором компанії Y, то особа X працює в компанії Y") можна використовувати кількома способами:

Уточнення запиту: Запит користувача може бути проаналізований і доповнений логічними висновками перед відправкою до RAG-ретрівера.
Валідація результату: Після того, як LLM згенерує відповідь, її можна перевірити за набором логічних правил. Якщо відповідь порушує правило (наприклад, стверджує, що людина знаходиться одночасно у двох місцях), її можна відхилити або змусити модель перефразувати відповідь.
Спрямування ланцюжка міркувань: Логіка може спрямовувати міркування моделі, гарантувати, що кожен крок є коректним і веде до правильної відповіді.

Приклади коду: теорія на практиці

Давайте подивимось, як ці концепції можна реалізувати на Python.

Приклад 1: Простий RAG з `langchain`

У цьому прикладі показано, як побудувати просту RAG-систему, використовуючи документи у векторній базі даних у пам’яті.

# Необхідні бібліотеки: pip install langchain openai faiss-cpu
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 1. Завантаження даних (наприклад, простий текстовий файл)
# Створіть файл 'my_data.txt' з таким вмістом:
# "Toomas працює у компанії під назвою GenAI OY. GenAI OY знаходиться в Таллінні."
loader = TextLoader('my_data.txt')
documents = loader.load()

# 2. Створення векторної бази даних (Ретрівер)
# Тексти конвертуються у числові вектори та зберігаються
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="YOUR_API_KEY")
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 3. Налаштування LLM та RAG-ланцюжка (Генератор)
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key="YOUR_API_KEY")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff", # "stuff" означає, що весь знайдений контекст додається у підказку
    retriever=retriever
)

# 4. Надіслати запит
query = "Де знаходиться компанія, в якій працює Toomas?"
response = qa_chain.run(query)

print(response)
# Очікуваний результат: "Компанія, в якій працює Toomas, GenAI OY, знаходиться в Таллінні."

Приклад 2: Концептуальне міркування на основі графів

Повністю функціональна система graph-RAG є складною, але ось концептуальний приклад, щоб проілюструвати логіку.

import networkx as nx

# 1. Створіть граф знань
G = nx.Graph()
G.add_edge("Toomas", "GenAI OY", label="працює_в_компанії")
G.add_edge("GenAI OY", "Tallinn", label="знаходиться_в_місті")
G.add_edge("Tallinn", "Estonia", label="знаходиться_в_країні")

def query_knowledge_graph(graph, query):
    """
    Концептуальна функція, яка імітує навігацію по графу.
    На практиці використовуються більш складні мови запитів, такі як Cypher або SPARQL,
    або ШІ може перекладати природну мову в операції над графом.
    """
    # Припустимо, що ШІ ідентифікував сутність "Toomas" і шукає його місцезнаходження
    if "Toomas" in query and ("where" in query or "location" in query):
        # Крок 1: Знайти, де працює Toomas
        company = [n for n, _, data in graph.edges("Toomas", data=True) if data.get("label") == "працює_в_компанії"][0]

        # Крок 2: Знайти, де знаходиться ця компанія
        city = [n for n, _, data in graph.edges(company, data=True) if data.get("label") == "знаходиться_в_місті"][0]

        return f"Toomas працює в {company}, яка знаходиться в {city}."
    else:
        return "Я не зміг знайти відповідь на це питання у графі."

# Надіслати запит
user_query = "Де знаходиться Toomas через його роботу?"
answer = query_knowledge_graph(G, user_query)
print(answer)
# Вивід: "Toomas працює в GenAI OY, яка знаходиться в Tallinn."

Висновок: Майбутнє ШІ — гібридне

Майбутнє штучного інтелекту не є монолітним. Це гібридна система, в якій гнучкість і здатність до розпізнавання шаблонів нейронних мереж (таких як LLM) поєднуються з точністю та структурованістю символічних систем (графи, логіка).

Увага дозволяє моделям розуміти контекст.
RAG забезпечує моделі фактичними даними.
Графи надають структурованість і зв’язки даним.
Логіка та міркування гарантують правильність і надійність.

Ця синергія створює ШІ, який не лише розумніший, але й прозоріший, надійніший і, зрештою, корисніший для вирішення реальних, складних проблем. Ми переходимо від світу, де запитуємо ШІ «Що ти думаєш?», до світу, де можемо запитати «Що ти знаєш і як ти це знаєш?»