Когда поиск становится диалогом: как научить языковые модели понимать суть данных

Автор: Денис Аветисян

Как новая архитектура Interact-RAG позволяет большим языковым моделям взаимодействовать с корпусом данных, а не просто извлекать из него информацию.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В отличие от традиционных систем RAG, зацикленных на неэффективных запросах, представленный подход Interact-RAG наделяет агента детализированным контролем над поиском информации, используя набор интерактивных действий для более целенаправленного и эффективного извлечения данных.

Представлен фреймворк Interact-RAG, обеспечивающий более точный и эффективный поиск информации для генеративных моделей.

Несмотря на значительный прогресс в области генеративных моделей с расширением поиска (RAG), существующие подходы часто рассматривают процесс извлечения информации как непрозрачную операцию. В данной работе, ‘Interact-RAG: Reason and Interact with the Corpus, Beyond Black-Box Retrieval’, предложен новый подход, позволяющий агентам на основе больших языковых моделей (LLM) активно управлять процессом извлечения информации, а не просто выдавать запросы. Ключевой инновацией является Corpus Interaction Engine, предоставляющий агенту набор примитивов для детального контроля над поиском и, как следствие, повышающий точность и эффективность ответов. Сможет ли подобный уровень взаимодействия с корпусом данных открыть новые горизонты в решении сложных информационных задач и создании действительно интеллектуальных агентов?

Предел Традиционного Извлечения

Современные системы генерации с расширением извлечением (RAG) демонстрируют перспективные результаты, но часто полагаются на однократное извлечение информации. Это ограничивает их способность к синтезу сложных данных и пониманию контекста запроса. Крупные языковые модели (LLM) обладают потенциалом, но ограничены обучающими данными. Для решения сложных задач и актуальности информации необходима интеграция с внешними источниками. Статические подходы к RAG базовы, им не хватает адаптивности к нюансам и динамике контекста. В конечном итоге, каждая новая архитектура RAG неизбежно станет техническим долгом.

В ходе анализа многошагового запроса было выявлено, что Search-R1, полагающийся на неконтролируемый поиск, может застревать в циклах запросов и не находить релевантные доказательства, в то время как предлагаемый подход использует детализированные интерактивные действия для эффективного решения этой проблемы, при этом как точное ключевое слово «born», так и привязанное совпадение сущностей способствуют извлечению необходимой информации.

Итеративное и Агентное Извлечение: Шаг Вперёд

Традиционные подходы к RAG основаны на статичном поиске документов. Итеративный RAG расширяет возможности, используя многоступенчатые конвейеры, что обеспечивает более полное и контекстуальное формирование ответов. Агентный RAG идёт дальше, вводя LLM-центричного агента, который автономно управляет процессом извлечения, адаптируя стратегию поиска к сложности запроса. Interact-RAG преобразует агента из пассивного отправителя запросов в активного участника процесса извлечения, позволяя ему взаимодействовать с системой поиска для достижения более точного ответа.

Предлагаемый рабочий процесс демонстрирует возможности улучшения рассуждений.

Архитектура Активного Информационного Поиска

Архитектура Interact-RAG базируется на Корпусе Взаимодействия, предоставляющем агенту универсальный набор Примитивов Взаимодействия для управления извлечением информации. Ключевые примитивы включают Многогранное Извлечение (Точный Поиск, Семантический Поиск), Формирование Контекста и Якорное Сопоставление. Глобальный Планировщик создаёт пошаговый план, а Адаптивный Рассудитель уточняет стратегию взаимодействия на основе текущего состояния, обеспечивая динамическую адаптацию к сложности задачи.

Обучение и Оптимизация Агента Interact-RAG

Обучение с учителем используется для инициализации агента, формируя основу для последующего обучения. Оптимизация поведения агента достигается посредством обучения с подкреплением, позволяя ему усовершенствовать политику посредством проб и ошибок. Для эффективного обновления политики в процессе обучения с подкреплением применяется алгоритм Group Relative Policy Optimization, обеспечивающий стабильность и скорость сходимости обучения.

Будущее Интеллектуального Информационного Доступа

Развитие RAG демонстрирует переход от пассивного поиска к проактивному информационному поиску. Interact-RAG, представляя новую парадигму, обладает способностью к активному извлечению данных, что потенциально повышает точность и релевантность информации. Результаты экспериментов демонстрируют улучшение производительности Interact-RAG на 22.5% на стандартных RAG бенчмарках (увеличение EM Score на 9.7 пункта и F1 Score на 9.5 пункта), особенно на наборе данных Musique (увеличение EM Score на 36.4%). В конечном счете, каждая новая «революция» лишь добавляет слоев к техническому долгу.

Сравнение эффективности извлечения информации показывает различия между различными подходами.

Исследование, представленное в данной работе, логично вписывается в общий тренд усложнения систем извлечения информации. Авторы предлагают Interact-RAG, как способ дать агентам на основе больших языковых моделей более точное управление процессом поиска. Это напоминает о словах Тима Бернерса-Ли: «Интернет – это просто машина для расширения человеческих возможностей». В контексте Interact-RAG, эта расширенная возможность заключается в способности агента не просто извлекать данные, но и взаимодействовать с корпусом, уточнять запросы и, как следствие, получать более релевантные ответы. Очевидно, что такая детализация требует существенных вычислительных ресурсов, но, как показывает практика, любое упрощение рано или поздно потребует пересмотра и усложнения.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство попыток обуздать языковые модели, неизбежно сталкивается с вопросом о масштабируемости. Улучшение контроля над поиском информации, безусловно, полезно, но это лишь временная отсрочка неизбежного. Каждый новый уровень сложности в RAG-системах порождает новые векторы для ошибок, и рано или поздно, даже самый изящный «Corpus Interaction Engine» захлебнется в море противоречивых данных. Похоже, что мы не создаём интеллектуальные системы, а просто усложняем процесс передачи информации, надеясь, что шум не станет слишком громким.

Очевидно, что акцент сместится в сторону более эффективных методов обучения моделей взаимодействию с корпусом. Supervised Fine-Tuning и Reinforcement Learning – это лишь инструменты, и в конечном итоге, потребуется нечто более элегантное, чем просто «накормить» модель достаточным количеством примеров. Возможно, стоит задуматься о принципиально новых подходах к представлению знаний, не основанных на статистическом анализе текста. Или, что более вероятно, о более совершенных способах автоматического выявления и исправления ошибок в обучающих данных – ведь, как известно, любая система стабильно падает, если её долго достаточно мучить.

В конечном итоге, стоит признать: мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, которые будут пытаться понять, зачем вообще всё это было нужно. “Cloud-native” решения, конечно, выглядят привлекательно, но это всего лишь тот же самый код, только дороже. Поэтому, вместо того чтобы гнаться за следующей модной технологией, возможно, стоит сосредоточиться на фундаментальных проблемах – таких как верификация знаний и объяснимость принимаемых решений. Но это, разумеется, лишь предположение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27566.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 01:31