RAG και AI Agents χτίζοντας βοηθούς που απαντούν πάνω σε ιδιωτικά δεδομένα

RAG και AI Agents

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι εντυπωσιακά, αλλά έχουν ένα βασικό όριο. Γνωρίζουν μόνο όσα υπήρχαν στα δεδομένα εκπαίδευσης μέχρι μια συγκεκριμένη ημερομηνία και δεν έχουν πρόσβαση στα δικά σου αρχεία, έγγραφα ή βάσεις δεδομένων. Αν θέλεις AI βοηθούς που απαντούν πάνω σε ιδιωτικά δεδομένα ενός οργανισμού, χρειάζεσαι RAG και AI Agents.

Γιατί δεν αρκεί μόνο το LLM

Αν βασιστείς αποκλειστικά στο μοντέλο

• μπορεί να απαντήσει με γενικές πληροφορίες που δεν ταιριάζουν στις πολιτικές του οργανισμού
• δεν θα γνωρίζει εσωτερικές διαδικασίες, προϊόντα, τιμολόγια ή ειδικούς όρους χρήσης
• μπορεί να εφεύρει απαντήσεις όταν δεν έχει αρκετό context, κάτι που είναι επικίνδυνο σε περιβάλλοντα με ευθύνη

Με το RAG

• ελέγχεις από πού προέρχονται οι πληροφορίες
• μπορείς να ενημερώνεις περιεχόμενο χωρίς να επανεκπαιδεύεις μοντέλα
• κρατάς τα ευαίσθητα δεδομένα σου υπό έλεγχο, σε δική σου υποδομή

Τα βασικά βήματα ενός RAG συστήματος

Για να χτίσεις βοηθό με RAG και AI Agents χρειάζεσαι μια συγκεκριμένη ροή

Συλλογή και καθαρισμός δεδομένων

• εντοπίζεις ποια έγγραφα και βάσεις δεδομένων θα χρησιμοποιηθούν
• καθαρίζεις παλιά, διπλά ή άσχετα αρχεία
• προσθέτεις μεταδεδομένα για κατηγορίες, ημερομηνίες, επίπεδα πρόσβασης

Μετατροπή σε κείμενο

• εξάγεις κείμενο από pdf, παρουσιάσεις, έγγραφα γραφείου
• αφαιρείς headers, footers, αριθμούς σελίδων και θόρυβο
• προετοιμάζεις μικρά τμήματα κειμένου chunks που έχουν νόημα μόνα τους

Δημιουργία αναπαράστασης embeddings

• κάθε chunk γίνεται διάνυσμα μέσω κάποιου embedding model
• τα διανύσματα αποθηκεύονται σε vector database ή σε άλλον αποδοτικό αποθηκευτικό χώρο
• παράλληλα κρατάς σύνδεση με το αρχικό έγγραφο και τα μεταδεδομένα του

Αναζήτηση και σύνθεση απάντησης

• όταν ο χρήστης κάνει ερώτηση, την μετατρέπεις επίσης σε διάνυσμα
• βρίσκεις τα πιο κοντινά chunks με βάση κάποια μετρική ομοιότητας
• δημιουργείς prompt προς το LLM που περιέχει την ερώτηση και τα σχετικά αποσπάσματα
• το μοντέλο συνθέτει την απάντηση χρησιμοποιώντας τα δεδομένα αυτά ως context

Σχεδιασμός AI Agent γύρω από το RAG

Ο Agent είναι το κομμάτι που συνδέει τον χρήστη, την αναζήτηση και το LLM σε μια συνεκτική εμπειρία.

Ρόλος του Agent

• καταλαβαίνει το αίτημα του χρήστη και το μετατρέπει σε κατάλληλη αναζήτηση
• διαλέγει ποια βάση γνώσης knowledge base πρέπει να χρησιμοποιήσει κάθε φορά
• μπορεί να καλέσει επιπλέον εργαλεία όπως SQL queries ή εξωτερικά APIs
• κρατά μνήμη της συζήτησης ώστε οι επόμενες ερωτήσεις να αξιοποιούν ήδη δοσμένες πληροφορίες

Σε πιο προχωρημένες υλοποιήσεις ο Agent μπορεί

• να εκτελεί σύνθετες ακολουθίες ενεργειών, όπως να βρει δεδομένα, να φτιάξει αναφορά και να τη στείλει με email
• να αναγνωρίζει πότε λείπει πληροφορία από τη βάση γνώσης και να ζητά ανθρώπινη παρέμβαση
• να προτείνει βελτιώσεις στο ίδιο το περιεχόμενο όταν εντοπίζει συχνές απορίες χρηστών

Ασφάλεια και έλεγχος πρόσβασης

Οταν δουλεύεις με ιδιωτικά δεδομένα, η ασφάλεια είναι κεντρικό θέμα.

• δεν πρέπει όλοι οι χρήστες να βλέπουν όλα τα έγγραφα
• ευαίσθητα δεδομένα πρέπει να αποκλείονται εντελώς από την αναζήτηση
• χρειάζεσαι καταγραφή χρήσης, για να μπορείς να κάνεις audit τι είδε ποιος και πότε

Πρακτικές

• σύνδεση του RAG συστήματος με υπάρχον σύστημα δικαιωμάτων, όπως ομάδες και ρόλοι
• φίλτρα στην αναζήτηση που λαμβάνουν υπόψη το ποιος είναι ο χρήστης
• αποθήκευση logs για τα chunks που χρησιμοποιήθηκαν σε κάθε απάντηση

Πλεονεκτήματα του RAG σε σχέση με fine tuning

Πολλοί αναρωτιούνται γιατί να επενδύσουν σε RAG και όχι σε fine tuning του μοντέλου πάνω στα δικά τους δεδομένα.

Πλεονεκτήματα RAG

• ευκολότερη ενημέρωση. Αρκεί να ανανεώσεις τη βάση γνώσης χωρίς επανεκπαίδευση
• καλύτερος έλεγχος ευαίσθητων πληροφοριών, αφού μπορείς να εξαιρείς αρχεία χωρίς να αλλάζεις μοντέλο
• δυνατότητα χρήσης του ίδιου LLM για πολλά διαφορετικά knowledge bases
• διαφάνεια, γιατί μπορείς να συνδέεις κάθε απάντηση με τα αποσπάσματα από τα οποία προήλθε

Το fine tuning έχει ρόλο σε συγκεκριμένες περιπτώσεις, αλλά για συστήματα που απαντούν πάνω σε έγγραφα και πολιτικές η προσέγγιση RAG είναι συνήθως πιο πρακτική.

Πού ταιριάζουν RAG και AI Agents

Υπάρχουν πολλά σενάρια όπου ο συνδυασμός RAG και AI Agents δίνει μεγάλη αξία

• υποστήριξη πελατών πάνω σε εγχειρίδια, συχνές ερωτήσεις και συμβόλαια
• εσωτερικοί βοηθοί για υπαλλήλους που ψάχνουν διαδικασίες, πολιτικές ή τεχνική τεκμηρίωση
• αναζήτηση σε νομικά ή κανονιστικά κείμενα με φυσική γλώσσα
• έξυπνοι βοηθοί για αναλυτές που χρειάζονται σύνοψη από πολλαπλές αναφορές και dashboards

Σε όλα αυτά τα σενάρια ο Agent λειτουργεί σαν ενδιάμεσος

• καταλαβαίνει τι ζητά ο χρήστης
• βρίσκει τα σωστά κομμάτια πληροφορίας
• εξηγεί τα αποτελέσματα σε μορφή που είναι χρήσιμη στον άνθρωπο

Πώς να ξεκινήσεις πρακτικά

Αν θέλεις να δοκιμάσεις RAG και AI Agents χωρίς να στήσεις αμέσως πολύπλοκη υποδομή

• ξεκίνα με μικρή συλλογή εγγράφων, για παράδειγμα τεκμηρίωση ενός προϊόντος ή ενός εσωτερικού κανονισμού
• χρησιμοποίησε ένα διαθέσιμο vector store ή βιβλιοθήκη embeddings στην Python
• χτίσε έναν απλό μηχανισμό αναζήτησης και δοκίμασε prompts που ζητούν από το LLM να απαντήσει μόνο από αυτά τα κείμενα
• αξιολόγησε τις απαντήσεις με πραγματικές ερωτήσεις χρηστών και βελτίωσε το chunking και τα prompts
• πρόσθεσε σταδιακά εργαλεία και λογική Agent για πιο σύνθετες ενέργειες