- Η έννοια της ψευδαίσθησης με τεχνητή νοημοσύνη και οι τεχνικές αιτίες πίσω από την εφεύρεση δεδομένων.
- Το Dify AI ως λύση χωρίς κώδικα για τη βελτιστοποίηση της ανάπτυξης εφαρμογών που βασίζονται σε LLM.
- Η σημασία της αρχιτεκτονικής RAG στην ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων και στη βελτίωση της ακρίβειας των απαντήσεων.
- Θεμελιώδεις διαφορές μεταξύ παθητικών γλωσσικών μοντέλων και αυτόνομων πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Είμαι σίγουρος ότι σας έχει συμβεί: ζητάτε από μια τεχνητή νοημοσύνη μια συγκεκριμένη πληροφορία και αυτή απαντά με εκπληκτική βεβαιότητα, αλλά όταν προσπαθείτε να την επαληθεύσετε, ανακαλύπτετε ότι Το επινόησε εντελώς.Αυτό το φαινόμενο είναι γνωστό ως ψευδαίσθηση τεχνητής νοημοσύνης και μπορεί να εξελιχθεί σε σοβαρό πρόβλημα όταν επηρεάζει τεχνικές, νομικές, οικονομικές ή υγειονομικές πληροφορίες.
Αυτό δεν σημαίνει ότι η μηχανή έχει παραληρήματα ή ψευδώς συνειδητά. Τα γλωσσικά μοντέλα δημιουργούν τις απαντήσεις τους υπολογίζοντας ποιες λέξεις είναι πιο πιθανό να εμφανιστούν στη συνέχειαΩς αποτέλεσμα, μπορούν να παράγουν μια τέλεια διατυπωμένη εξήγηση που είναι, ταυτόχρονα, εντελώς ψευδής.
Πλατφόρμες όπως το Dify βοηθούν στη μείωση αυτού του κινδύνου συνδέοντας μοντέλα με τα δικά τους έγγραφα, θεσπίζοντας αυστηρότερες οδηγίες και σχεδιάζοντας ροές εργασίας που επαληθεύουν τις πληροφορίες πριν τις εμφανίσουν στον χρήστη. Ωστόσο, Καμία μεμονωμένη διαμόρφωση δεν εξαλείφει πλήρως την ανάγκη επαλήθευσης των απαντήσεων.
Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη εφευρίσκει πληροφορίες;
Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, γνωστά ως LLM, δεν λειτουργούν σαν βάση δεδομένων που αποθηκεύει επαληθευμένες απαντήσεις. Η αποστολή τους είναι να δημιουργία κειμένου από τα μοτίβα που έμαθαν κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και το πλαίσιο που περιλαμβάνεται σε κάθε συζήτηση.
Όταν η ερώτηση είναι ασαφής, ασχολείται με ένα θέμα που δεν έχει τεκμηριωθεί επαρκώς ή απαιτεί πληροφορίες που δεν υπάρχουν στο πλαίσιό της, το μοντέλο μπορεί να συμπληρώστε τα κενά με εύλογα δεδομέναΤο αποτέλεσμα ταιριάζει γραμματικά και φαίνεται λογικό, αλλά δεν ανταποκρίνεται απαραίτητα στην πραγματικότητα.
Σφάλματα μπορούν επίσης να προκύψουν όταν οι πληροφορίες που χρησιμοποιούνται κατά την εκπαίδευση είναι παρωχημένες, περιέχουν αντιφάσεις ή δεν καλύπτουν επαρκώς το θέμα που ερευνάται. Ακόμα και ένα μοντέλο συνδεδεμένο στο διαδίκτυο μπορεί εσφαλμένη ερμηνεία μιας πηγής, ανάμειξη δεδομένων από πολλαπλές σελίδες ή απόδοση μιας δήλωσης σε λάθος έγγραφο.
Ο τρόπος με τον οποίο διατυπώνεται το αίτημα έχει επίσης σημασία. Εάν ο χρήστης υποθέσει ότι συνέβη ένα συμβάν ή απαιτήσει μια κατηγορηματική απάντηση, το μοντέλο μπορεί να ακολουθήσει αυτήν την εσφαλμένη υπόθεση. Γι' αυτό είναι χρήσιμο να του ζητήσετε να αναγνωρίζετε πότε δεν έχετε αρκετές πληροφορίες και αυτό κάνει σαφή διάκριση μεταξύ αποδεδειγμένων γεγονότων και συμπερασμάτων.
Τι είναι το Dify και πώς μπορεί να βοηθήσει;
Το Dify είναι μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα για τη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης μέσω μιας οπτικής διεπαφής. Επιτρέπει Συνδέστε μοντέλα από διαφορετικούς παρόχους, δημιουργήστε chatbots, σχεδιάστε ροές εργασίας και ενσωματώστε εξωτερικά εργαλεία χωρίς να χρειάζεται να αναπτυχθεί ολόκληρη η υποδομή από την αρχή.
Η λειτουργία του δεν εξαλείφει τους περιορισμούς του επιλεγμένου μοντέλου. Εάν μια εφαρμογή χρησιμοποιεί ένα LLM χωρίς πρόσθετο πλαίσιο ή κανόνες επικύρωσης, θα εξακολουθεί να είναι σε θέση να κατασκευάσει πληροφορίες. Το πλεονέκτημα του Dify είναι ότι επιτρέπει δημιουργήστε μια αρχιτεκτονική γύρω από το μοντέλο για να ελέγχει καλύτερα ποια δεδομένα λαμβάνει και πώς θα πρέπει να παράγει την απάντηση.
Μέσω των εφαρμογών Ροής Εργασίας και Ροής Συνομιλίας, μπορούν να οργανωθούν διαφορετικά βήματα, όπως η ανάκτηση εγγράφων, η υποβολή ερωτημάτων σε ένα API, η επεξεργασία πληροφοριών με ένα μοντέλο και η εφαρμογή συνθηκών πριν από την παράδοση του αποτελέσματος. Είναι επίσης δυνατό Συνδέστε το Dify με το Ollama να εργαστούν με τοπικά μοντέλα.
Αν εξετάζετε άλλες πλατφόρμες για την ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται σε έγγραφα, μπορείτε να ανατρέξετε στις σύγκριση μεταξύ Dify και RAGFlow.
Χρησιμοποιήστε το RAG για να απαντήσετε με τα δικά σας έγγραφα
Μία από τις πιο χρήσιμες λειτουργίες για τη μείωση των ψευδαισθήσεων είναι η Επαυξημένης Γενιάς Ανάκαμψης, πιο γνωστή ως RAGΑυτό το σύστημα επιτρέπει στην εφαρμογή να αναζητά πληροφορίες σε μια βάση γνώσεων πριν ζητήσει από το μοντέλο να γράψει την απάντηση.
Η διαδικασία χωρίζεται σε τρία βήματα. Αρχικά, το Dify ανακτά τα τμήματα του εγγράφου που φαίνονται πιο σχετικά με την ερώτηση. Στη συνέχεια, ενσωματώνει αυτά τα τμήματα στο πλαίσιο που αποστέλλεται στο μοντέλο. Τέλος, το LLM δημιουργεί μια απάντηση χρησιμοποιώντας τις ανακτημένες πληροφορίες.
Έτσι, η εφαρμογή δεν εξαρτάται αποκλειστικά από τις γνώσεις που αποκτά το μοντέλο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του. Μπορείτε να συμβουλευτείτε εγχειρίδια, εσωτερικοί κανονισμοί, φύλλα δεδομένων προϊόντων, συχνές ερωτήσεις ή οποιαδήποτε άλλη τεκμηρίωση που έχει ενσωματωθεί στη βάση γνώσεων.
Αυτή η προσέγγιση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για δημιουργήστε μια ιδιωτική μηχανή αναζήτησης για έγγραφα, έναν βοηθό τεχνικής υποστήριξης ή ένα chatbot που πρέπει να απαντά με βάση συγκεκριμένες πληροφορίες της εταιρείας.
Ωστόσο, η RAG δεν εγγυάται ότι όλες οι απαντήσεις θα είναι σωστές. Το σύστημα ανάκτησης μπορεί να επιλέξει ένα άσχετο τμήμα, το αρχικό έγγραφο μπορεί να είναι παρωχημένο ή το μοντέλο μπορεί να ερμηνεύσει εσφαλμένα το περιεχόμενο. Επομένως, είναι χρήσιμο να συζητηθεί μείωση των ψευδαισθήσεων, όχι πλήρης εξάλειψη.
Πώς να δημιουργήσετε μια βάση γνώσεων στο Dify
Το πρώτο βήμα είναι να μεταβείτε στην ενότητα γνώσεων του Dify και να δημιουργήσετε μια νέα βάση δεδομένων. Στη συνέχεια, μπορείτε να εισαγάγετε τα έγγραφα που θα χρησιμοποιήσει η εφαρμογή και να επιλέξετε το μοντέλο ενσωμάτωσης υπεύθυνος για την παρουσίαση του περιεχομένου του για τη διευκόλυνση των αναζητήσεων.
Κατά την ευρετηρίαση, το Dify διαιρεί τα έγγραφα σε τμήματα. Αυτή η διαδικασία είναι σημαντική επειδή Η ποιότητα της ανάκτησης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον τρόπο με τον οποίο έχουν διαχωριστεί οι πληροφορίες.:
- Τα πολύ μικρά θραύσματα μπορεί να χάσουν το απαραίτητο πλαίσιο.
- Τα υπερβολικά μεγάλα αποσπάσματα μπορούν να εισάγουν άσχετες πληροφορίες.
- Η επικάλυψη βοηθά στη διατήρηση ιδεών που βρίσκονται μεταξύ δύο διαιρέσεων.
- Τα μεταδεδομένα σάς επιτρέπουν να περιορίσετε την αναζήτηση ανά έγγραφο, κατηγορία ή ημερομηνία.
Μόλις ολοκληρωθεί η επεξεργασία των αρχείων, χρησιμοποιήστε τη λειτουργία δοκιμής ανάκτησης. Εισαγάγετε πραγματικές ερωτήσεις και δείτε ποια τμήματα επιστρέφει το σύστημα. Εάν τα αποτελέσματα δεν περιέχουν τη σωστή απάντηση, Το πρόβλημα έγκειται στην ανάκαμψη. και δεν θα λυθεί απλώς αλλάζοντας την προτροπή.
Το Dify σάς επιτρέπει να συνδυάζετε σημασιολογική αναζήτηση και αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιώνΜπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε ένα μοντέλο ανακατάταξης για να αναδιατάξετε τα ανακτημένα αποσπάσματα με βάση τη συνάφειά τους. Η κατάλληλη διαμόρφωση θα εξαρτηθεί από τη γλώσσα, τον τύπο εγγράφου και τις ερωτήσεις που θα κάνουν οι χρήστες.
Ρυθμίστε τη ροή εργασίας έτσι ώστε να μην ανταποκρίνεται χωρίς αποδεικτικά στοιχεία
Μετά την προετοιμασία της βάσης γνώσεων, πρέπει να συνδεθεί με την εφαρμογή. Σε μια οπτική ροή εργασίας, μπορείτε να προσθέσετε έναν κόμβο ανάκτησης γνώσης, να στείλετε τα αποτελέσματά του στον κόμβο μοντέλου και να χρησιμοποιήσετε οδηγίες παρόμοιες με αυτές:
Responde utilizando únicamente la información incluida en el contexto.
Si el contexto no contiene datos suficientes para responder, indica claramente que no has encontrado la información.
No inventes nombres, fechas, cifras, enlaces ni referencias.
Diferencia los hechos presentes en las fuentes de cualquier inferencia necesaria.Αυτή η εντολή δεν αναγκάζει μαθηματικά το μοντέλο να συμπεριφέρεται πάντα με αυτόν τον τρόπο, αλλά Μειώνει την πίεση για παροχή απάντησης όταν υπάρχουν ελλιπή δεδομένα.Συνιστάται επίσης να ορίσετε ένα όριο συνάφειας για να απορρίψετε αποτελέσματα που δεν σχετίζονται σχεδόν καθόλου με την ερώτηση.
Εάν η ανάκτηση δεν επιστρέψει κανένα έγκυρο τμήμα, η ροή μπορεί να χρησιμοποιήσει μια συνθήκη για να εμφανίζει απευθείας ένα μήνυμα που υποδεικνύει ότι δεν υπάρχουν διαθέσιμες πληροφορίες.Με αυτόν τον τρόπο, η απόφαση δεν εξαρτάται αποκλειστικά από την υπακοή του μοντέλου στην προτροπή.
Συνιστάται επίσης η ενεργοποίηση παραπομπών και αποδόσεων. Το Dify μπορεί να συσχετίσει απαντήσεις με ανακτημένα αποσπάσματα, ώστε ο χρήστης να μπορεί να συμβουλευτεί το αρχικό έγγραφο. Οι πηγές δεν καθιστούν αυτόματα την απάντηση αληθή, αλλά Διευκολύνουν σημαντικά την επαλήθευσή τους.
Η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου, μιας ροής και ενός πράκτορα
Ένα γλωσσικό μοντέλο λαμβάνει μια είσοδο και παράγει μια έξοδο. Μια ροή εργασίας προσθέτει μια έξοδο. καθορισμένη ακολουθία βημάτων, συνθηκών και εργαλείωνΈνας πράκτορας, από την άλλη πλευρά, μπορεί να αποφασίσει ποιο εργαλείο θα χρησιμοποιήσει και να επαναλάβει αρκετές ενέργειες μέχρι να επιχειρήσει να ολοκληρώσει τον στόχο.
Για παράδειγμα, μια ροή εργασίας μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να ανακτά τεκμηρίωση, να εξάγει συγκεκριμένα πεδία και να δημιουργεί πάντα μια σύνοψη ακολουθώντας την ίδια σειρά. Ένας εκπρόσωπος μπορεί να αποφασίσει εάν χρειάζεται να αναζήτηση πληροφοριών, συμβουλευτείτε ένα API ή εκτελέστε έναν υπολογισμό ανάλογα με το αίτημα που λαμβάνεται.
Το Dify επιτρέπει τη χρήση εργαλείων μέσω πρόσθετων (plugins), προδιαγραφών OpenAPI, άλλων ροών εργασίας και διακομιστών MCP. Αυτές οι ενσωματώσεις μπορούν να παρέχουν ενημερωμένες πληροφορίες ή εκτέλεση ενεργειών σε εξωτερικές υπηρεσίες.
Ένας πράκτορας δεν είναι απαραίτητα πιο αξιόπιστος από μια προκαθορισμένη ροή εργασίας. Ενώ έχει μεγαλύτερη αυτονομία, μπορεί επίσης να επιλέξει λάθος εργαλείο, να παρερμηνεύσει τα αποτελέσματά του ή να εκτελέσει περισσότερα βήματα από όσα είναι απαραίτητο. Για ευαίσθητες διαδικασίες, μια προκαθορισμένη ροή εργασίας είναι προτιμότερη. περιορισμός δικαιωμάτων, ορισμός μέγιστου αριθμού επαναλήψεων και αίτημα ανθρώπινης επιβεβαίωσης πριν από οποιαδήποτε μη αναστρέψιμη ενέργεια.
Ελέγξτε τις απαντήσεις χρησιμοποιώντας ένα δεύτερο βήμα
Σε εφαρμογές όπου η ακρίβεια είναι ιδιαίτερα σημαντική, μπορείτε να προσθέσετε μια φάση ανασκόπησης πριν από την εμφάνιση του αποτελέσματος. Ένας δεύτερος κόμβος στο μοντέλο μπορεί να συγκρίνετε το προσχέδιο με τα ανακτημένα θραύσματα και να επισημαίνουν ισχυρισμούς που δεν υποστηρίζονται από πηγές.
Μια άλλη επιλογή είναι να αναγκάσετε το πρώτο μοντέλο να επιστρέψει μια δομημένη έξοδο με την απόκριση, τα τμήματα που χρησιμοποιήθηκαν και έναν δείκτη εμπιστοσύνης. Στη συνέχεια, η ροή μπορεί απόρριψη του αποτελέσματος όταν λείπει μια πηγή ή το επίπεδο των αποδεικτικών στοιχείων δεν φτάνει το καθορισμένο όριο.
Η χρήση ενός άλλου μοντέλου ως ελεγκτή βοηθά στην ανίχνευση ορισμένων σφαλμάτων, αλλά δεν αντικαθιστά έναν πραγματικό έλεγχο. Δύο μοντέλα μπορούν να συμφωνήσουν στον ίδιο ψευδή ισχυρισμό, ειδικά εάν και τα δύο λάβουν ελλιπείς πληροφορίες. Όταν είναι δυνατόν, Η επικύρωση πρέπει να βασίζεται σε πρωτότυπα έγγραφα, αξιόπιστα API ή προγραμματισμένους κανόνες..
Συμβουλές για τη μείωση των παραισθήσεων στο Dify
Η σωστή διαμόρφωση θα εξαρτηθεί από τον τύπο της εφαρμογής, αλλά αυτές οι πρακτικές βοηθούν στο να βελτιώνουν την αξιοπιστία των απαντήσεων:
- Χρησιμοποιήστε ενημερωμένα, καλά δομημένα έγγραφα από αξιόπιστες πηγές.
- Δοκιμάστε την ανάκτηση με ερωτήσεις πραγματικών χρηστών.
- Ζητήστε από το μοντέλο να αναγνωρίσει ρητά πότε δεν έχει πληροφορίες.
- Ενεργοποιήστε τις παραπομπές ώστε ο χρήστης να μπορεί να συμβουλευτεί τα πρωτότυπα αποσπάσματα.
- Αποφύγετε να ζητάτε κατηγορηματικές απαντήσεις όταν τα δεδομένα είναι ελλιπή.
- Περιορίζει τα εργαλεία και τα δικαιώματα που είναι διαθέσιμα σε κάθε πράκτορα.
- Καταγράψτε συνομιλίες για να εντοπίσετε επαναλαμβανόμενα σφάλματα.
- Εισαγωγή ανθρώπινης αξιολόγησης σε ιατρικές, νομικές ή οικονομικές αποφάσεις.
Η απαίτηση για συνδέσμους από μόνη της δεν είναι αρκετήΜια Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να κατασκευάσει μια διεύθυνση ιστού ή να παραθέσει μια σελίδα που δεν υποστηρίζει τον ισχυρισμό. Οι πηγές θα πρέπει να ανοίγονται και να επαληθεύονται, ειδικά όταν η απάντηση επηρεάζει μια σημαντική απόφαση. Εργαλεία που επικεντρώνονται στα έγγραφα, όπως αυτά που εξηγούνται στο Οδηγός NotebookLM και διαχείριση γραμματοσειρώνΔιευκολύνουν επίσης αυτή τη διαδικασία.
Το Dify παρέχει τα απαραίτητα στοιχεία για τη δημιουργία πιο ελεγχόμενων εφαρμογών, αλλά η τελική αξιοπιστία εξαρτάται από η ποιότητα των εγγράφων, η ανάκτηση, οι οδηγίες και οι έλεγχοι που ενσωματώνονται στη ροή εργασίαςΤα RAG, οι παραπομπές και οι κόμβοι επικύρωσης μειώνουν σημαντικά τις κατασκευασμένες απαντήσεις, αν και η ανθρώπινη εποπτεία παραμένει απαραίτητη σε οποιαδήποτε κρίσιμη χρήση.
Είμαι λάτρης της τεχνολογίας που έχει μετατρέψει τα «γκικ» ενδιαφέροντά του σε επάγγελμα. Έχω περάσει περισσότερα από 10 χρόνια της ζωής μου χρησιμοποιώντας τεχνολογία αιχμής και ασχολούμαι με όλα τα είδη προγραμμάτων από καθαρή περιέργεια. Τώρα έχω ειδικευτεί στην τεχνολογία υπολογιστών και στα βιντεοπαιχνίδια. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι για περισσότερα από 5 χρόνια εργάζομαι γράφοντας για διάφορους ιστότοπους σχετικά με την τεχνολογία και τα βιντεοπαιχνίδια, δημιουργώντας άρθρα που επιδιώκουν να σας δώσουν τις πληροφορίες που χρειάζεστε σε μια γλώσσα κατανοητή από όλους.
Αν έχετε απορίες, οι γνώσεις μου κυμαίνονται από οτιδήποτε σχετίζεται με το λειτουργικό σύστημα Windows καθώς και με Android για κινητά τηλέφωνα. Και η δέσμευσή μου είναι απέναντί σας, είμαι πάντα πρόθυμος να αφιερώσω λίγα λεπτά και να σας βοηθήσω να επιλύσετε τυχόν απορίες που μπορεί να έχετε σε αυτόν τον κόσμο του Διαδικτύου.