Weryfikacja wyników wyszukiwania (Self-RAG i Corrective RAG)
Podejście architektoniczne do wyszukiwania (Self-RAG oraz CRAG – Corrective RAG), w którym model językowy nie generuje odpowiedzi ślepo na podstawie pierwszych znalezionych wyników, lecz najpierw samodzielnie ocenia ich trafność i kompletność. Jeśli znalezione fakty są niewystarczające lub budzą wątpliwości, system automatycznie parafrazuje zapytanie i ponawia wyszukiwanie albo przeszukuje otwarty internet.
1. Przegląd koncepcji i przeznaczenia
Gdy niedoświadczony pracownik otrzymuje od szefa zadanie znalezienia informacji, których nie ma w dokumentacji firmowej, często boi się przyznać: „Nie znalazłem”. Zamiast tego przynosi przypadkowe papiery i wymyśla wiarygodną historię, aby zadowolić przełożonego.
Naiwne systemy RAG zachowują się dokładnie tak samo: jeśli odpowiedź nie znajduje się w bazie danych, wyłapują fragmenty najbardziej podobne leksykalnie i zaczynają halucynować.
Samorefleksja nad wynikami (Self-Reflective RAG / CRAG) to nauka modelu uczciwej, krytycznej refleksji:
- Baza zwróciła 3 znalezione chunki.
- Zanim AI sformułuje odpowiedź dla człowieka, robi pauzę i pyta siebie: „Czy w tych trzech akapitach znajduje się konkretna odpowiedź na pytanie użytkownika?”.
- Jeśli tak ➔ formułuje jasną odpowiedź.
- Jeśli nie ➔ odmawia fantazjowania, zmienia sformułowanie zapytania lub uczciwie mówi: „Przepraszam, to zagadnienie nie jest opisane w regulacjach naszej firmy”.
Z praktycznego punktu widzenia jest to wbudowane sumienie i krytyczne myślenie Waszego systemu wyszukiwania.
2. Jak działa potok samokorekcji (CRAG)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ KONWIER SAMOSPRZEWALIDACJI CRAG │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. Wyszukiwanie wektorowe znajduje 3 dokumenty │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. KRYTYCZNY AUDYT (Evaluator): │
│ AI ocenia: „Czy dokumenty zawierają odpowiedź na pytanie?”│
│ ├── OPCJA A: TAK (Correct) ➔ Odpowiada z cytatami │
│ ├── OPCJA B: CZĘŚCIOWO (Ambiguous) │
│ │ ➔ AI inicjuje doładowanie faktów z Google Search │
│ └── OPCJA C: NIE (Incorrect) │
│ ➔ AI szczerze mówi: „Brak informacji w dokumentach” │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
3. Dlaczego chroni to przed katastrofami reputacyjnymi
- Zero wymyślonych zasad: bot wsparcia banku nigdy nie wymyśli fałszywej prowizji ani oprocentowania kredytu tylko dlatego, że znalazł zdanie o podobnej strukturze.
- Przejrzystość źródeł: każde twierdzenie w finalnej odpowiedzi podlega wewnętrznej weryfikacji: „Czy w dokumencie istnieje bezpośrednie potwierdzenie tego stwierdzenia?”.
- Automatyczna samokorekta zapytań: jeśli pierwsze wyszukiwanie zwróciło 0 wyników, system samodzielnie parafrazuje pytanie innymi słowami i ponawia próbę, zanim się podda.
4. Praktyczny wniosek
Wdrożenie nawet najprostszej weryfikacji trafności (relevance) znalezionych dokumentów przed generacją odpowiedzi ostatecznie eliminuje problem halucynacji w korporacyjnych bazach wiedzy.
FAQ: Weryfikacja wyników wyszukiwania (Self-RAG i Corrective RAG)
Powiązane pojęcia
Jak oduczyć AI halucynacji (Prompty przeciwko halucynacjom)
Zestaw sprawdzonych technik inżynierskich i konstrukcji językowych, które blokują generowanie zmyślonych faktów, nieistniejących przepisów prawnych oraz błędnych cytatów. Wymusza na sztucznej inteligencji opieranie się wyłącznie na dostarczonych źródłach.
Rozszerzanie zapytań (Query Expansion & HyDE)
Technika przygotowania zapytania w systemach RAG. Przed odwołaniem do bazy wektorowej model językowy automatycznie generuje synonimy, słowa kluczowe lub hipotetyczną odpowiedź (HyDE – Hypothetical Document Embeddings), co znacząco podnosi jakość trafień.
Grounding faktów (osadzanie w źródłach i cytowanie)
Metoda wiązania twierdzeń generowanych przez sieć neuronową ze zweryfikowanymi źródłami pierwotnymi (Source Grounding). Pozwala wyeliminować halucynacje oraz zapewnić prawną i naukową rzetelność odpowiedzi dzięki precyzyjnym przypisom i cytatom.