האם תהיתם מדוע דווקא עכשיו מודלי שפה גדולים הפכו כל כך שימושיים? בעוד שהכותרות מתמקדות במרוץ לבניית מודלים גדולים יותר עם יותר פרמטרים, מהפכה שקטה אך משמעותית לא פחות מתרחשת מאחורי הקלעים. מהפכה זו אינה עוסקת בכמה גדול המודל, אלא באופן שבו הוא ניגש לידע. שלוש גישות חדשניות – CAG (יצירה מבוססת מטמון), RAG (יצירה מבוססת אחזור) ו-KAG (יצירה מבוססת ידע) – משנות את כללי המשחק. גישות אלו מציעות דרכים מתוחכמות להעשיר את מודלי השפה הגדולים עם ידע חיצוני, ובכך משפרות דרמטית את הדיוק, המהירות והיכולות שלהם. כפי שנראה במאמר זה, היכולת לשלב ידע חיצוני במודלים אינה רק שיפור טכני – היא מהווה קפיצת מדרגה משמעותית בדרך שבה מערכות AI מתקשרות, מבינות ומשרתות את המשתמשים שלהן.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
באחרונה הסברנו על שתי גישות לניהול ידע במודלי שפה גדולים ועשינו השוואה בין RAG (יצירה מבוססת אחזור) ו-KAG (יצירה מבוססת ידע). במדריך הזה נרחיב את הדיון ונציג גישה שלישית ומבטיחה בשם CAG (יצירה מבוססת מטמון), תוך השוואה מקיפה בין שלוש השיטות.
כדאי להבין תחילה את האתגר המרכזי: מודלי שפה גדולים (LLMs) כמו GPT-4 או Claude הם למעשה “חוזי דפוסים” מתוחכמים שלמדו לחזות את המילה הבאה בהתבסס על רצף המילים הקודמות, ובתהליך זה פיתחו מעין “הבנה” של שפה אנושית. אולם, למרות יכולותיהם המרשימות, הם סובלים ממספר מגבלות משמעותיות: הידע שלהם קפוא בזמן האימון, והם מוגבלים במה שהם “זוכרים”. גישות כמו RAG, KAG ו-CAG פותחו בדיוק כדי להתגבר על מגבלות אלו, כל אחת בדרכה הייחודית. בהמשך נבחן כיצד CAG מציע פתרון חדשני למגבלות אלו, ומתי כדאי להעדיף אותו על פני הגישות האחרות.
קודם כל נסביר את טכניקות העשרת המודלים, או בקיצור טכניקות AG (Augmented Generation). בואו נכיר את השלוש המובילות:
RAG (Retrieval Augmented Generation) או “יצירה מבוססת אחזור”, פועלת יותר כמו ספרן מומחה. כשמגיעה שאלה, RAG רץ במהירות לחפש את המידע הרלוונטי במאגר מידע גדול, מביא אותו בחזרה, ורק אז מנסח תשובה. זה מאפשר גישה למידע עדכני ונרחב יותר, אך במחיר של זמן תגובה ארוך יותר.
KAG (Knowledge Augmented Generation) או “יצירה מבוססת ידע”, דומה יותר לפרופסור מומחה שלא רק מכיר עובדות, אלא גם מבין את הקשרים העמוקים ביניהן. KAG משתמש ברשתות מורכבות המקשרות בין מושגים, אנשים, מקומות ורעיונות – כדי להעשיר את תשובות המודל בהבנה סמנטית עמיקה.
CAG (Cache Augmented Generation) או בעברית “יצירה מבוססת מטמון”, מזכירה את הדרך שבה אנחנו מתכוננים לפגישה חשובה. בדיוק כפי שאנחנו מכינים את כל החומרים הרלוונטיים מראש ושמים אותם לפנינו על השולחן, כך גם CAG טוען מראש את כל המידע הרלוונטי אל תוך “זיכרון עבודה” מיוחד של המודל.
בעוד ש-CAG זוכה לתשואות על מהירותה, RAG מציעה יתרון אחר: גמישות. טכנולוגיה זו, שמשתמשת באחזור מידע בזמן אמת, יכולה להתמודד עם מאגרי מידע גדולים ועם שאלות לא צפויות. מערכות RAG מוכיחות את יעילותן במיוחד בסביבות עם מאגרי מידע גדולים. לדוגמה, מערכות מתקדמות המבוססות על RAG מסוגלות לענות על שאלות מורכבות בתחום המשפטי תוך עיבוד מיליוני מסמכים – היקף שלא ניתן להכניס למטמון של CAG בשל מגבלות חלון ההקשר.
התהליך של RAG מורכב משלושה שלבים עיקריים: ראשית, המערכת מנתחת את השאלה כדי להבין מה המשתמש מחפש. שנית, היא משתמשת במנוע חיפוש מתוחכם כדי לאתר את המסמכים הרלוונטיים ביותר. לבסוף, היא מעבירה הן את השאלה והן את המידע שאותר למודל השפה, שמייצר תשובה מקיפה.
היתרון הגדול של RAG הוא שהיא לא מוגבלת לידע קבוע מראש – היא יכולה להתמודד עם מידע שמתעדכן תדיר, כמו חדשות, מחירי שוק, או מסמכי מדיניות עדכניים. ההתקדמות המשמעותית בטכנולוגיית אחזור מידע, בעיקר באמצעות מודלים של הטמעה וקטורית (vector embeddings), הפכה את RAG לפתרון מעשי ויעיל.
בזמן ש-CAG ו-RAG מתמקדות במידע טקסטואלי גולמי, KAG מעלה את הרף לרמה אחרת לגמרי עם גרפי ידע מובנים. הבדל מהותי בין ההבנה האנושית למודלי AI הוא שבני אדם לא רק יודעים עובדות בודדות, אלא גם מבינים את הקשרים המורכבים ביניהן. KAG מנסה לגשר על פער זה על ידי מתן גישה למודל לגרף ידע מובנה, שבו כל ישות – אדם, מקום, מושג – מקושרת לישויות אחרות בקשרים בעלי משמעות.
לדוגמה, במקום פשוט לדעת שאלברט איינשטיין היה פיזיקאי, גרף ידע מכיל קשרים ספציפיים כמו “פיתח את” תורת היחסות, “נולד ב” גרמניה, “זכה ב” פרס נובל, וכן הלאה. קשרים אלה מאפשרים למודל להבין ולהסיק מסקנות מורכבות יותר.
בתחום המחקר הרפואי, מערכות המבוססות על KAG מראות יכולת מרשימה לזהות קשרים אפשריים בין תרופות למחלות. המבנה הסמנטי של גרפי הידע מאפשר למערכות אלו “לקפוץ” דרך קשרים שונים בגרף, ולזהות דפוסים שמודלים מסורתיים מתקשים לאתר. יכולת זו פותחת אפשרויות חדשות בתחום גילוי תרופות ופיתוח טיפולים למחלות נדירות. יתרון נוסף של KAG הוא היכולת להפחית הטיות. מכיוון שגרפי הידע בנויים בקפידה ומבוססים על עובדות מוצקות, הם יכולים לשמש כעוגן אמין למודל, ולהפחית את הנטייה של מודלים גדולים ל”המציא” מידע.
“זמן הוא כסף,” אומר הפתגם, ובעולם האפליקציות, כל אלפית שנייה של המתנה עלולה להוביל לנטישת משתמשים. כאן טמון היתרון הגדול של CAG. הסוד הפשוט אך האפקטיבי של CAG הוא ההכנה המוקדמת. המערכת טוענת מידע רלוונטי לתוך חלון ההקשר של המודל – מעין “זיכרון עבודה” זמני – לפני שהמשתמש אפילו מתחיל לשאול שאלות. ברגע שהשאלה מגיעה, המידע כבר זמין לשימוש מיידי.
בארגונים שעברו לשימוש ב-CAG, נרשמו שיפורים משמעותיים בזמני התגובה. בסביבת שירות לקוחות, זמן התגובה הממוצע יכול לרדת משניות בודדות לפחות משנייה אחת – שיפור שמשנה את חווית המשתמש באופן מהותי.
אך כמו כל טכנולוגיה, גם ל-CAG יש מגבלות משמעותיות. המרכזית שבהן היא מגבלת גודל חלון ההקשר של המודל. לא ניתן פשוט “להכניס את כל האינטרנט” לתוך המטמון. מפתחים חייבים להיות סלקטיביים מאוד לגבי איזה מידע נטען מראש, דבר המצריך הבנה עמוקה של צרכי המשתמשים.
חשוב להדגיש ולאמר שאין גישה “נכונה” אחת – הבחירה תלויה בצרכים הספציפיים של היישום. הנה כמה תרחישים שבהם כל גישה יכולה להצטיין:
RAG מצטיינת ב:
KAG מצטיינת ב:
CAG מצטיינת ב:
עם התקדמות הטכנולוגיה, חברות מובילות החלו ליישם גישות היברידיות המשלבות את היתרונות של כל שיטה. הגישה המעשית ביותר שמסתמנת בתעשייה היא שילוב טכנולוגיות. מערכות היברידיות משתמשות ב-CAG לשאלות נפוצות שנשאלות שוב ושוב, וב-RAG לשאלות פחות צפויות. שילוב זה מאפשר ליהנות מהיתרונות של שתי הגישות – המהירות של CAG כשאפשר, והגמישות של RAG כשצריך.
בתחום הרפואי, המערכות המתקדמות ביותר משלבות KAG ו-RAG כדי לענות על שאלות מורכבות. גרפי ידע רפואיים מספקים את ההבנה העמוקה של מונחים ותהליכים רפואיים, בעוד שמנועי RAG מאפשרים גישה למחקרים עדכניים ולמידע קליני חדש. שילוב זה מייצר מערכות תומכות החלטה שיכולות לסייע לצוותים רפואיים בניתוח מקרים מורכבים.
המערכות השאפתניות ביותר כיום משלבות את כל שלוש הגישות תחת מערכת אחת אינטליגנטית. במערכות אלו, CAG מטפל בשאלות שגרתיות בזמן תגובה מיידי, KAG מספק את השלד הסמנטי – את ההבנה העמוקה של הדומיין הספציפי, ו-RAG משלים את התמונה עם מידע עדכני ומותאם אישית. לדוגמה, במערכת תמיכה פיננסית, CAG יכול לענות מיידית על שאלות נפוצות אודות מוצרים, KAG מספק הבנה מעמיקה של מושגים פיננסיים והקשרים ביניהם, ואילו RAG מביא נתוני שוק עדכניים ומידע ספציפי ללקוח.
שילוב שלוש הגישות מציב אתגרים משמעותיים. ראשית, העלות החישובית גבוהה – הפעלת שלוש מערכות במקביל דורשת משאבי מחשוב ניכרים. שנית, קיים אתגר ארכיטקטוני בתזמור הגישות השונות – כיצד המערכת מחליטה באיזו גישה להשתמש בכל רגע נתון? מערכות מתקדמות משתמשות ב”מנצח” (orchestrator) – רכיב AI שמנתב שאלות לגישה המתאימה ביותר. לבסוף, קיים אתגר בשילוב התוצאות מהגישות השונות לכדי תשובה קוהרנטית אחת, במיוחד כאשר מתקבלות תשובות סותרות.
למרות האתגרים, הכיוון ברור: העתיד שייך למערכות היברידיות חכמות שיודעות לנצל את היתרונות הייחודיים של כל גישה, תוך מזעור החסרונות. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, אנו צפויים לראות מערכות אלו הופכות ליעילות, חסכוניות ואינטואיטיביות יותר.
שני גורמים טכנולוגיים צפויים להשפיע עמוקות על התפתחות טכניקות ה-AG בשנים הקרובות. הראשון הוא הגידול המתמיד בחלונות ההקשר של מודלי שפה. התפתחות חלונות ההקשר של מודלי השפה היא משמעותית מאוד. לפני שנתיים, חלון הקשר של 2,000 מילים נחשב למרשים. כיום, מודלים מתקדמים מסוגלים לעבד 100,000 מילים ויותר. התקדמות זו משנה את המשחק עבור CAG, שיכולה כעת לטעון כמויות מידע גדולות משמעותית.
הגורם השני המשפיע הוא ההתקדמות המהירה בטכנולוגיות של מסדי נתונים וקטוריים, המשפרות משמעותית את יכולות האחזור של RAG. מנועי חיפוש וקטוריים כמו Pinecone, Weaviate ו-Milvus מאפשרים חיפוש סמנטי מדויק ומהיר בהרבה ממה שהיה אפשרי לפני מספר שנים. מערכות אלו מבינות את המשמעות מאחורי המילים, ולא רק מחפשות התאמות מדויקות של מילות מפתח.
במקביל, KAG עובר מהפכה משלו עם התקדמות בטכנולוגיות גרפי ידע. ההתפתחויות בתחום ה-OpenSPG (Schema-free and Schema-constrained Probabilistic Graph) מאפשרות יצירת גרפי ידע מורכבים יותר עם יכולות היסק לוגי מתקדמות. טכניקות חדשות כמו “מיפוי הדדי” (mutual indexing) בין טקסט לגרפים מאפשרות שילוב חלק יותר בין מידע מובנה ולא מובנה, ומשפרות את היכולת של KAG לבצע היסק רב-שלבי ולענות על שאלות מורכבות. בתחום הרפואי, למשל, מערכות KAG מתקדמות מסוגלות כעת לזהות קשרים אפשריים בין תרופות למחלות באמצעות “קפיצה” בין קשרים שונים בגרף הידע.
השלכות אלו על ארכיטקטורות היברידיות הן משמעותיות. ככל שחלונות ההקשר גדלים, CAG הופך לאטרקטיבי יותר עבור מקרי שימוש רבים, שכן הוא יכול לטעון יותר מידע מראש. במקביל, שיפורים בטכנולוגיות וקטוריות מאפשרים ל-RAG להיות מדויק ומהיר יותר, מה שמצמצם את הפער בזמני תגובה בינו לבין CAG. התפתחויות בגרפי ידע הופכות את KAG לשחקן משמעותי יותר במערכות היברידיות, במיוחד בתחומים הדורשים היסק מורכב. כתוצאה מכך, המערכות ההיברידיות העתידיות צפויות להיות גמישות יותר, עם יכולת לבחור דינמית בין הגישות השונות בהתאם למורכבות השאילתה, דרישות הזמן, ואופי המידע.
המרוץ להעשרת מודלי שפה באמצעות CAG, RAG ו-KAG לא צפוי להסתיים בניצחון של גישה אחת על פני האחרות. במקום זאת, אנו צפויים לראות ארכיטקטורות היברידיות הולכות ומתוחכמות, המשלבות את היתרונות של כל גישה. האמנות האמיתית בפיתוח מערכות AI מתקדמות היא לא בבחירת הטכנולוגיה הבודדת הנכונה, אלא בשילוב האופטימלי של טכנולוגיות. המטרה הסופית היא ליצור מערכת שמרגישה חכמה באמת – כזו שיודעת מתי לשלוף מידע ממטמון, מתי לחפש במאגר, ומתי להסתמך על גרף ידע.
בעוד המודלים עצמם ממשיכים להתפתח במהירות, טכניקות ה-AG מבטיחות שהם לא יהיו מוגבלים לידע שאיתו אומנו, אלא יוכלו להתעדכן, להתאים את עצמם, ולספק את הידע העדכני והמדויק ביותר האפשרי. העתיד בתחום זה לא שייך למודל הגדול ביותר, אלא למודל החכם ביותר – כזה שיודע לא רק מה הוא יודע, אלא גם איך להשיג את מה שהוא לא יודע. זו האבולוציה הטבעית הבאה בעולם הבינה המלאכותית.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
