{"id":26391,"date":"2023-08-16T13:06:17","date_gmt":"2023-08-16T11:06:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.data-assessment.com\/?p=26391"},"modified":"2024-03-08T13:42:44","modified_gmt":"2024-03-08T12:42:44","slug":"das-research-praesentiert-geno-fuer-gpus-auf-der-aaai-2-3-2-2-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dedicalo-neu.leineglueck-demo.de\/de\/llms-und-chatbots\/","title":{"rendered":"dec\u00eddalo Insights: \u00dcber LLMs und Chatbots"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

Dank der j\u00fcngsten Fortschritte im Bereich der Large Language Models (LLMs), wie zum Beispiel ChatGPT, ist es heutzutage viel leichter geworden, intelligente Chatbots zu entwickeln, die auf eigene Daten zugreifen k\u00f6nnen. Allerdings treten dabei verschiedene Herausforderungen auf. Zum einen ist das Wissen der LLMs statisch, was bedeutet, dass neues Wissen, welches nach dem Training des LLM entsteht, f\u00fcr das LLM unbekannt ist (beispielsweise liegt der Wissenshorizont von ChatGPT im Septemer 2021). Zum anderen ist die Kontextgr\u00f6\u00dfe von LLMs beschr\u00e4nkt, was bedeutet, dass es nicht m\u00f6glich ist, alle verf\u00fcgbaren Daten gleichzeitig zur Verf\u00fcgung zu stellen. Die Kontextgr\u00f6\u00dfe ist die Anzahl an Tokens, die das LLM verarbeiten kann (bei ChatGPT sind das beispielsweise maximal 4096 Tokens). Dabei entspricht ein Token ungef\u00e4hr vier Zeichen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, verwenden wir das Retrieval-Augmented Generation Pattern<\/span> f\u00fcr unseren dec\u00eddalo-Chatbot<\/a>. Dabei werden zuerst diejenigen Dokumente gesucht, die semantisch \u00e4hnlich zu der gestellten Frage sind, und das LLM nutzt diese Informationen anschlie\u00dfend, um eine Antwort zu generieren. Auf diese Weise kann das LLM Fragen zu externen Datenquellen beantworten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ein \u00dcberblick \u00fcber das Pattern liefert die folgende Darstellung<\/span>.<\/span><\/p>\n

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Vorbereitung f\u00fcr die semantische Suche<\/h4>\n

Um den Kontext der Dokumente mit zu ber\u00fccksichtigen, verwenden wir sogenannte Embeddings. Das sind Funktionen, die Text auf numerische Vektoren abbilden. Beispielsweise wird der Satz \u201ethe quick brown fox jumps over the lazy dog\u201c in den 1536-dimensionale Vektor (0.0053, 0.0049, \u2026) transformiert. Semantisch \u00e4hnliche Texte werden dabei in diesem Embedding nahe beieinander platziert, w\u00e4hrend semantisch un\u00e4hnliche Texte weit voneinander entfernt liegen. \u00c4hnlich wie LLMs werden Embeddings auf umfangreichen Datens\u00e4tzen trainiert. Allerdings haben Embeddings wie LLMs eine begrenzte Kontextgr\u00f6\u00dfe, sodass gr\u00f6\u00dfere Dokumente in mehrere Textteile aufgeteilt werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Diese Embeddings werden nun in einer Vektordatenbank gespeichert.<\/p>\n

Im Falle unseres dec\u00eddalo-Chatbots<\/a> werden die Daten aus den Profilen sektionsweise in der Vektordatenbank abgespeichert. Dabei werden Projekte ebenfalls auf mehrere Vektoren aufgeteilt.<\/p>\n

Semantische Suche<\/h4>\n

Wenn der User nun eine Suchanfrage stellt, wird diese ebenfalls mit dem gleichen Embedding transformiert und mit den Dokumentenvektoren aus der Vektordatenbank verglichen. Zur Bestimmung der \u00c4hnlichkeit zwischen zwei Vektoren wird die Kosinus-\u00c4hnlichkeit verwendet. Das ist der Kosinus des Winkels zwischen den beiden Vektoren. Bei normierten Vektoren kann \u00e4quivalent die euklidische Distanz verwendet werden. Unter Ber\u00fccksichtigung der Kosinus-\u00c4hnlichkeit werden die k n\u00e4chsten Dokumente zur\u00fcckgegeben. Dabei ist k die Anzahl der zu ber\u00fccksichtigen Dokumente und wird je nach Use Case und L\u00e4nge der Dokumente gew\u00e4hlt, da wir die begrenzte Kontextgr\u00f6\u00dfe der LLMs ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n

Generierung der Antwort<\/h4>\n

Aus der Frage des Users und den durch die semantische Suche gefundenen Dokumenten wird ein einzelner Prompt erstellt, der dem LLM \u00fcbergeben wird, um die Antwort zu generieren. Dem Prompt kann man noch weitere Informationen erg\u00e4nzen, wie zum Beispiel die Ausgabesprache oder den Stil der Antwort. Ein Beispiel f\u00fcr so einen Prompt ist der Folgende:<\/p>\n

Du bist ein Chatbot, der auf die Fragen der Kunden antworten soll.<\/em><\/p>\n

Relevanter Kontext: {context}<\/em><\/p>\n

Frage: {question}<\/em><\/p>\n

Hilfreiche Antwort:<\/em><\/p>\n

Die Variablen context<\/em> und question <\/em>werden dann durch die gefundenen Dokumente beziehungsweise der Frage des Users ersetzt.<\/p>\n

Multitool Chatbot<\/h4>\n

Auf \u00e4hnliche Weise k\u00f6nnen wir dem Chatbot verschiedene Tools und APIs zur Verf\u00fcgung stellen. Daf\u00fcr werden f\u00fcr die Tools und APIs Beschreibungen bereitgestellt, wann diese verwendet werden sollen. Der Chatbot entscheidet dann, basierend auf der User-Eingabe, welches Tool geeignet ist und setzt dieses gem\u00e4\u00df der Anweisungen in der Eingabe ein.<\/p>\n

In unserer Anwendung<\/a> verwenden wir eine Weiterentwicklung der semantischen Suche, die wir hybride Suche nennen. Diese Methode kombiniert die Vorteile der semantischen Suche mit den Vorteilen der Keyword-basierten Suche.<\/p>\n

Zum Abschluss pr\u00e4sentieren wir ein Beispiel, dass die beeindruckende Leistungsf\u00e4higkeit der semantischen Suche verdeutlicht. Nehmen wir an, Sie suchen nach einem Skill wie beispielsweise \u201eLarge Language Models\u201c. Ein herk\u00f6mmlicher Suchalgorithmus w\u00fcrde keine Ergebnisse liefern, da dieser Skill so neu ist, dass ihn bisher niemand in seinem Profil vermerkt haben wird. Die semantische Suche hingegen nutzt den Kontext der Frage und sucht nach \u00e4hnlichen Skills, um Ihnen dennoch eine aussagekr\u00e4ftige Antwort zu liefern.<\/p>\n

User: Wer kennt sich mit Large Language Models aus?<\/em><\/p>\n

Chatbot: Ich kann nicht genau sagen, wer sich mit Large Language Models auskennt, da die bereitgestellten Informationen haupts\u00e4chlich Projekte und F\u00e4higkeiten im Bereich Natural Language Processing (NLP) erw\u00e4hnen. Erika Musterfrau und Max Mustermann haben Erfahrungen im Bereich NLP, aber es ist unklar, ob sie auch speziell mit Large Language Models gearbeitet haben.<\/em><\/p>\n

Au\u00dferdem bew\u00e4ltigt der Chatbot m\u00fchelos anspruchsvolle Anfragen wie etwa \u201eIch brauche einen erfahrenen Projektmanager, der sich mit Datenanalyse und Scrum auskennt\u201c oder \u201eIch brauche ein ausgewogenes Team f\u00fcr ein Projekt im Bereich Cyber Security in der Energiebranche\u201c.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Zum dazugeh\u00f6rigen Blogartikel \u00fcber unseren dec\u00eddalo-Chatbot mit Video gelangen Sie hier.<\/a><\/p>\n

Sollten Sie noch Fragen haben, stehen wir Ihnen gerne zur Verf\u00fcgung.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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