Исследование внедрения сервисов генеративного ИИ с использованием архитектуры приложений LLM на основе корпоративных данных

В данном исследовании представлен метод реализации сервисов генеративного искусственного интеллекта с использованием архитектуры приложений больших языковых моделей (LLM). В связи с недавними успехами в области генеративного ИИ LLM приобрели важное значение в различных областях. В этом контексте работа решает проблему дефицита информации и предлагает конкретные меры с использованием возможностей LLM. Исследование рассматривает стратегии смягчения последствий недостаточности данных и предлагает адаптированные решения. Анализируется эффективность применения методов дообучения (fine-tuning) и прямой интеграции документов для преодоления нехватки данных. Существенным вкладом данной работы является разработка модели Retrieval-Augmented Generation (RAG), направленной на решение перечисленных проблем. Модель RAG спроектирована для улучшения процессов хранения и извлечения информации, обеспечивая более качественную генерацию контента. В работе изложены ключевые этапы методологии хранения и извлечения информации, поддерживаемой моделью RAG, и проведён всесторонний анализ этих шагов с акцентом на их значимость в преодолении дефицита данных. Исследование демонстрирует эффективность предложенного метода и иллюстрирует его применимость на примерах. Внедрение модели RAG для хранения и извлечения информации способствует более глубокому пониманию технологий генеративного ИИ и облегчает их практическое использование в компаниях, использующих LLM, предоставляя рекомендации по улучшению генерации контента на основе данных и поощряя активное применение сервисов на базе LLM в корпоративной среде.