Введение
Мы работаем с разрешениями, и это наш хлеб насущный. С LLM всё иначе. Но в последнее время мы много думали о том, как создавать безопасные чат-боты LLM, учитывая вопросы разрешений. Эта публикация не будет подробно рассказывать о том, как создать чат-бота с помощью Oso Cloud и фильтрации списка, а скорее будет вводной публикацией о чат-ботах LLM, принципах их работы и передовых методах их создания.
Что такое чат-боты LLM?
LLM (большие языковые модели) — это продвинутые модели искусственного интеллекта, обученные на больших объёмах данных понимать и воспроизводить язык, подобный человеческому, путём прогнозирования наиболее вероятных последовательностей слов на основе текста. Эти модели поддерживают широкий спектр приложений, включая создание контента, дополнение текста, перевод, анализ тональности и генерацию кода.
Одно из наиболее распространённых применений LLM — чат-боты — инструменты на основе искусственного интеллекта, имитирующие человеческое общение. Чат-боты широко используются для поддержки клиентов, поиска информации и автоматизации задач, взаимодействуя с пользователями посредством текста или голоса.
LLM и чат-боты неразрывно связаны, поскольку LLM служат базовой технологией – возможностями понимания и генерации естественного языка (NLU), – лежащей в основе многих современных чат-ботов (таких как ChatGPT, Claude, Gemini и др.). Когда пользователь вводит запрос, чат-бот отправляет его LLM, который обрабатывает текст, учитывает контекст, используя механизмы внимания, извлекает релевантные знания (возможно, дополненные с помощью RAG или внешних API) и выдает соответствующий ответ.
Такая архитектура позволяет чат-ботам сохранять историю и контекст разговоров на нескольких площадках. Это позволяет им понимать сложные запросы, лингвистические нюансы и давать точные ответы или выполнять задания.
Используя степень магистра права, современные чат-боты достигают большей беглости, согласованности и контекстной осведомленности, что делает их чрезвычайно эффективными для таких приложений, как виртуальные помощники, интерактивная поддержка клиентов и генерация персонализированного контента.
Примеры чат-ботов LLM:
- ChatGPT (OpenAI): универсальный чат-бот с искусственным интеллектом, основанный на архитектуре GPT OpenAI, предназначенный для выполнения различных текстовых задач, таких как ответы на вопросы, создание контента и предоставление персонализированной помощи. Его основное преимущество заключается в способности обрабатывать широкий спектр тем и давать ответы, подобные человеческим, используя модель GPT на основе Transformer для понимания и воспроизведения языка общего назначения.
- Claude (Anthropic): чат-бот на основе искусственного интеллекта, созданный компанией Anthropic с акцентом на согласованность действий и безопасность, призванный отдавать приоритет этическим соображениям и предоставлять полезные ответы. В отличие от других моделей, Claude делает акцент на благоразумном поведении и согласованности, гарантируя, что ответы соответствуют правилам безопасности и этическим стандартам.
- Google Gemini (ранее Bard): чат-бот на основе искусственного интеллекта, интегрированный в экосистему поиска Google, который использует передовые языковые модели Google для обработки контекстной информации в режиме реального времени. Этот чат-бот отличается глубокой связью с поиском Google и способностью легко находить информацию в поисковой среде.
- Meta AI: чат-бот на базе искусственного интеллекта, встроенный в социальные сети Meta, такие как Facebook и WhatsApp. Сервис ориентирован на персонализированные ответы, рекомендации и помощь, адаптированные к контексту социальных сетей и обмена сообщениями, используя фирменные языковые модели Meta, оптимизированные для этих платформ.
Как работают чат-боты LLM?
LLM используют методы глубокого обучения, уделяя особое внимание архитектуре преобразователя, для обработки и генерации текста. Эти модели обучаются на широком спектре наборов данных, включая книги, веб-сайты и другие источники, что позволяет им изучать закономерности, грамматику, контекстные связи и семантические структуры языка. В основе их функциональности лежит механизм внимания, позволяющий модели фокусироваться на важных фрагментах входного текста и понимать долгосрочные зависимости и контекстные нюансы. Этот механизм в сочетании с другими передовыми методами, такими как поисковая агментативная генерация (RAG), позволяет LLM выдавать высококогерентные и контекстно-зависимые ответы, динамически обращая внимание на релевантную информацию как во входных данных, так и из внешних источников знаний.
Внимание
В основе преобразователей лежит механизм, называемый «вниманием», который позволяет модели оценивать важность различных слов в предложении относительно друг друга. Это позволяет модели улавливать долгосрочные зависимости и понимать контекст слов, выходящий за рамки их ближайших соседей. Вместо того, чтобы обрабатывать слова по отдельности, «внимание» помогает модели понять, как каждое слово взаимодействует с другими словами в более широкой структуре предложения.
Обучение LLM включает обработку миллиардов параметров (весов), которые со временем корректируются для минимизации ошибок прогнозирования. Модель обучается на больших наборах текстовых данных и учится предсказывать следующее слово в последовательности, улучшая свою способность создавать связный, контекстно релевантный текст по мере обработки большего количества данных.
При генерации текста модель использует изученные ею шаблоны для прогнозирования наиболее вероятного продолжения конкретной фразы. Каждое потенциально следующее слово оценивается на основе его связи с предыдущими словами, и модель выбирает наиболее вероятное слово, исходя из изученного контекста.
Например, в предложении «Кот сидел на…» механизм внимания помогает модели отдать приоритет слову «коврик» по сравнению с менее важными словами, такими как «автобус» или «компьютер», поскольку он распознает, что «коврик» соответствует контексту и осмысленно дополняет предложение.
Таким образом, магистры права обрабатывают текст, кодируя входные данные через слои механизмов внимания, уточняя прогнозы посредством обучения и генерируя ответы, выбирая наиболее вероятные следующие слова на основе выученного ими текста.
Восстановление расширенного поколения
RAG (Retrievable Augmented Generation) — это метод, сочетающий поиск информации с генеративными моделями. В системе RAG при получении запроса модель сначала извлекает релевантную информацию из внешнего источника (например, документа или базы данных) с помощью поискового механизма. Затем она использует генеративную модель (обычно основанную на архитектуре преобразователя) для формирования ответа, включающего как исходные входные данные, так и извлеченную информацию.
В РАГ:
- БНаходка: Модель обращается к внешней базе знаний или коллекции документов для поиска соответствующего текста.
- Производство: Затем модель на основе преобразователя, такая как GPT или BART, выдает ответ на основе исходных входных данных и полученной информации.
В то время как архитектура преобразователя питает генеративную часть RAG, сам RAG относится к процессу дополнения выходных данных внешними, извлеченными знаниями. Это повышает способность модели выдавать более обоснованные, контекстно точные и актуальные ответы, позволяя ей использовать более широкий спектр информации, выходящий за рамки предварительно обученных знаний.
Например, представьте, что пользователь спрашивает помощника на базе искусственного интеллекта: “Каковы последние разработки в области квантовых вычислений?” Без доступа к интернету в режиме реального времени генеративная модель сама по себе может не справиться с предоставлением актуального ответа. Однако в системе RAG модель может сначала выполнить поиск в релевантной базе данных недавних исследовательских работ или новостных статей о квантовых вычислениях. Затем она генерирует ответ, включающий последние данные из этих источников, что обеспечивает более обоснованный и точный ответ.
Таким образом, дополняя свой генерационный процесс внешними знаниями в режиме реального времени, RAG повышает возможности модели, делая ее более эффективной в ответах на конкретные или динамические вопросы.
Как обучаются чат-боты LLM?
Неконтролируемое обучение
Студенты магистратуры права (LLM) обучаются методом неконтролируемого обучения, в ходе которого они обучаются на больших объёмах текстовых данных предсказывать следующее слово в последовательности. Этот процесс обучения включает в себя передачу модели больших немаркированных наборов данных. Поскольку явного человеческого аннотирования нет, модель усваивает закономерности, грамматику, контекст и взаимосвязи между словами, просто распознавая закономерности и структуры в тексте.
В основе процесса обучения лежит градиентный спуск — алгоритм оптимизации, который со временем корректирует параметры модели (веса) для минимизации ошибок прогнозирования. Модель начинает работу со случайных весов и, обрабатывая каждый текстовый вход, предсказывает следующее слово на основе текста. Если прогноз неверен, модель обновляет свои веса, чтобы уменьшить будущие ошибки. Этот итеративный процесс повторяется миллиарды раз на огромных наборах данных, что позволяет модели генерировать согласованный текст, соответствующий тексту.
В процессе обучения модель обучается:
- НКак: Правила, управляющие структурой языка.
- Семантика: Скрытый смысл слов и фраз.
- Контекст: Как слова взаимодействуют друг с другом в различных ситуациях, что позволяет модели учитывать долгосрочные зависимости и нюансы.
Практическим примером неконтролируемого обучения является сегментация клиентов в маркетинге. Предположим, у компании есть большой набор данных о поведении клиентов, но нет предопределённых категорий, таких как «высокоценные клиенты» или «постоянные покупатели». Используя кластеризацию k-средних, неконтролируемый алгоритм, модель может автоматически группировать клиентов на основе их покупательского поведения (например, «высоко тратящие», «нерегулярно покупающие»). Эти сегменты могут стать основой для более целенаправленных маркетинговых стратегий.
Тонкая настройка под наблюдением
Хотя изначально модели магистратуры права (LLM) обучаются с использованием неконтролируемого обучения, их часто дорабатывают с помощью контролируемого обучения для повышения эффективности выполнения конкретных задач. На этом этапе модель обучается на небольшом наборе данных с разметкой, который обеспечивает корректные выходные данные (например, классификационную метку или ответ на вопрос). Это позволяет модели усвоить больше закономерностей, специфичных для конкретной задачи, и повысить её точность для конкретных приложений, таких как перевод или ответы на вопросы.
Например, после проведения неконтролируемой сегментации клиентов компания электронной коммерции может захотеть классифицировать отзывы клиентов как положительные, отрицательные или нейтральные для оптимизации email-кампаний. Компания может настроить предварительно обученную модель, используя набор данных отзывов клиентов с метками тональности. Такая настройка позволяет модели специализироваться на понимании тональности и улучшить её способность классифицировать будущие отзывы, специфичные для продуктов компании.
Передача знаний
Магистратура (LLM) также использует трансферное обучение, когда знания, полученные в ходе выполнения одной задачи, применяются к другим, часто не связанным с ней задачам. Это позволяет моделям эффективно работать в различных сценариях без необходимости специального обучения для каждой конкретной задачи.
Основываясь на примере анализа настроений, предположим, что компания хочет расширить возможности своей модели для обработки более широкого спектра вопросов клиентов, включая вопросы обслуживания клиентов. Вместо того, чтобы начинать с нуля, компания может использовать перенос обучения, чтобы применить понимание настроений клиентов, полученное с помощью модели анализа настроений, к новой задаче, например, к ответам на вопросы клиентов.
Например, компания может адаптировать настроенную модель настроений для чат-бота службы поддержки клиентов. Теперь чат-бот может понимать эмоции, выраженные в отзывах клиентов, и реагировать на них разумно. Если клиент выражает недовольство задержкой доставки, модель использует своё знание эмоций и контекста, чтобы сформировать сочувственный и полезный ответ. Такой подход значительно повышает способность чат-бота помогать клиентам без необходимости серьёзного обучения.
Создание внутреннего чат-бота: зачем и как
Почему: Зачем нам создавать внутренний чат-бот?
- Сократите циклы продаж: Внутренний чат-бот может автоматизировать создание персонализированных исходящих писем путем извлечения данных о клиентах из CRM-систем, помогая отделу продаж быстрее создавать релевантные текстовые сообщения.
- Улучшенная поддержка клиентов: Этот чат-бот может интегрироваться с существующими базами знаний и системами тикетов поддержки, чтобы предоставлять быстрые и точные ответы службам поддержки, сокращать время реагирования и повышать удовлетворенность клиентов.
- Обучение новых сотрудников: Чат-боты могут автоматизировать процесс адаптации и найма новых сотрудников, предоставляя мгновенный доступ к внутренним документам, политикам и часто задаваемым вопросам, помогая новым сотрудникам эффективно изучать процессы компании.
- Выявление пробелов в документации:
Этот чат-бот может выявлять оставшиеся без ответа вопросы или запросы информации, которые не охвачены текущей документацией, а также помогать выявлять области, требующие обновления.
Инструкция: Как создать чат-бот?
- Определение области действия и доступа на основе ролей:
Укажите цель чат-бота — будь то продажи, поддержка или обучение — и реализуйте управление доступом на основе ролей (RBAC), чтобы пользователи получали только информацию, соответствующую их ролям. Например, представитель службы поддержки может иметь доступ к подробным внутренним ресурсам, в то время как рядовой сотрудник может получить доступ к более базовой информации. - Выбор и интеграция технологий:
Используйте модели на основе преобразователей (например, GPT) для понимания естественного языка и интегрируйте их с внутренними API, базами данных и базами знаний. Используйте RAG для получения актуальной информации для ответов в режиме реального времени. - Реализация механизмов авторизации:
Интегрируйте своего чат-бота с сервисом управления правами доступа (например, Oso), чтобы обеспечить соблюдение прав доступа на основе ролей и атрибутов пользователей. Это гарантирует, что конфиденциальные данные компании, такие как данные о продажах или эффективности работы сотрудников, будут доступны только авторизованным сотрудникам. - Обучение и тонкая настройка:
Обучите чат-бота, используя данные из предметной области, и интегрируйте внутренние документы и базы знаний. Доработайте модель с помощью контролируемого обучения, чтобы обеспечить точные ответы в контексте, а также чтобы модель понимала, какую информацию следует скрывать, в зависимости от разрешения пользователя. - Тестирование и мониторинг:
Регулярно тестируйте бота с участием внутренних пользователей, чтобы выявлять проблемы с производительностью и попытки несанкционированного доступа. Постоянно обновляйте базу знаний бота и корректируйте модель с учётом изменений в корпоративных процессах, политиках и протоколах безопасности.
Четыре способа создания чат-бота LLM: плюсы и минусы
Предварительно обученные модели и тонкая настройка
Распространённый подход к созданию чат-бота на основе LLM заключается в использовании предобученных моделей, таких как GPT или BERT, с последующей их тонкой настройкой на наборах данных, специфичных для предметной области. Предобученные модели обучаются на больших корпусах текстов, что позволяет им эффективно обрабатывать естественный язык. Тонкая настройка этих моделей включает их обучение на небольших, более специализированных наборах данных для конкретного сценария использования, например, для поддержки клиентов или внутренней документации. Такой подход позволяет чат-боту использовать обширные лингвистические возможности предобученной модели, при этом концентрируясь на особенностях целевой предметной области.
Восстановление расширенной генерации (RAG)
RAG сочетает в себе извлечение релевантной информации из внешних источников с генеративными возможностями LLM. В чат-боте на основе RAG, когда пользователь отправляет запрос, модель сначала обращается к внешней базе знаний или базе данных за релевантной информацией. Полученная информация затем передается в генеративную модель, которая использует ее для генерации ответа. Такой подход повышает точность ответов, основываясь на данных в режиме реального времени, что делает его особенно полезным для приложений, требующих актуальной информации. Главное преимущество RAG заключается в способности генерировать контекстно-точные ответы без необходимости длительного обучения на наборах данных, специфичных для предметной области.
Например, если внутренний чат-бот Oso использует подход RAG для ответов на вопросы разработчиков, он может запрашивать актуальную внутреннюю документацию, а также репозитории GitHub, прежде чем сгенерировать ответ, чтобы гарантировать разработчикам получение самых актуальных и точных ответов о системе разрешений Oso. Интеграция извлечения данных в реальном времени с генеративной моделью обеспечивает более точные и персонализированные ответы, снижая необходимость в частых обновлениях или переобучении чат-бота.
Однако внедрение систем RAG может быть сложным, поскольку требует интеграции внешних источников данных и управления процессами поиска. Кроме того, обеспечение качества и релевантности данных имеет решающее значение для поддержания эффективности системы.
Системы, основанные на праве
Системы, основанные на правилах, работают на основе предопределенного набора правил, где чат-бот следует определенным шаблонам или деревьям решений для генерации ответов. Этот подход обычно используется для задач с определённым объёмом, таких как ответы на часто задаваемые вопросы или выполнение определённых команд. Системы, основанные на правилах, не требуют больших объёмов обучающих данных, что делает их менее ресурсоёмкими, чем системы, основанные на LLM. Однако они ограничены в обработке непредвиденных пользовательских данных или сложных диалогов, поскольку могут реагировать только в соответствии с изначально заданными правилами. Со временем им может потребоваться обслуживание для соответствия меняющимся потребностям пользователей или бизнес-требованиям.
В Oso пример чат-бота на основе правил может включать в себя предопределённые вопросы, такие как «Покажите мне область действия этого проекта миграции» или «Где в коде мы определяем функцию?». Чат-бот отвечает на основе этих фиксированных правил. Хотя этот подход хорошо работает для чётко определённых вопросов, он не может обрабатывать более сложные или неожиданные входные данные и требует обращения к человеку или обновления набора правил.
Комбинированные подходы
Гибридные подходы сочетают в себе сильные стороны LLM, RAG и систем, основанных на правилах, чтобы преодолеть ограничения каждого метода. Например, чат-бот может использовать LLM для обработки и понимания входных данных на естественном языке, RAG для получения релевантной информации из внешнего источника и использовать логику, основанную на правилах, для выполнения конкретных задач или структурированных рабочих процессов. Такой подход позволяет чат-боту обрабатывать как динамические, контекстно-зависимые запросы, так и задачи, требующие предопределенных, жестких ответов. Однако гибридные системы усложняют проектирование и обслуживание, поскольку требуют интеграции множества компонентов и обеспечивают бесперебойное взаимодействие между различными методами.
Решения на основе API
Решения на основе API позволяют чат-боту взаимодействовать с внешними системами для получения данных, запуска действий или выполнения определенных функций. Этот подход особенно полезен для чат-ботов, которым необходим доступ к данным в режиме реального времени, выполнение транзакций или интеграция с другими программными системами. Например, чат-бот может обратиться к API для получения данных клиента или обработки платежного запроса. Хотя решения на основе API расширяют возможности чат-бота за пределы простых диалоговых задач, они также создают зависимости от внешних сервисов. Эти зависимости могут создавать потенциальные точки отказа в случае выхода из строя внешних API, ограничения доступа или внесения изменений, нарушающих совместимость с чат-ботом. Кроме того, использование внешних API повышает требования к безопасности и конфиденциальности данных, особенно при работе с конфиденциальной или личной информацией.
Риски безопасности чат-ботов и передовой опыт
При создании чат-бота на основе степени магистра права (LLM) крайне важно учитывать потенциальные риски безопасности, которые могут поставить под угрозу как целостность чат-бота, так и конфиденциальность конфиденциальных данных. Один из основных рисков — это заблуждение, когда LLM предоставляет ложную или вводящую в заблуждение информацию. Это может быть опасно, особенно в таких ответственных областях, как поддержка клиентов или внутренняя документация, где неверные рекомендации могут привести к путанице или даже финансовым потерям.
Разрешения играют решающую роль в обеспечении безопасности чат-бота, особенно когда речь идёт об ограничении доступа к конфиденциальной информации. Без надлежащего контроля доступа существует значительный риск того, что неавторизованные пользователи получат доступ к информации, к которой у них нет права доступа.
Например, если не будут применены соответствующие ограничения доступа, чат-бот может непреднамеренно раскрыть информацию о личной эффективности сотрудника. Аналогичным образом, если у чат-бота отсутствуют средства защиты от несанкционированных запросов, конфиденциальная информация, например, семейная история коллеги, может быть раскрыта.
Другие потенциальные истории ужасов могут включать:
- Сотрудник, который ищет информацию о доходах других сотрудников, чтобы сравнить ее со своим собственным доходом.
- Сотрудник, который ищет информацию о медицинском страховании, но случайно замечает заболевание коллеги, например рак груди, и спрашивает об этом.
- Команда, ищущая документ за пределами своего отдела, непреднамеренно получает доступ к конфиденциальным финансовым данным компании.
- Сотрудник низшего звена, который пытается получить конфиденциальную информацию о проекте от руководящей команды и получить доступ к стратегическим планам или конфиденциальным переговорам, к которым он не имеет права доступа.
- Пользователь ищет информацию о политике конкретной компании, но случайно получает старые или конфиденциальные версии политики, которые устарели или являются секретными.
- Подрядчик, который получает доступ к внутренним документам, содержащим интеллектуальную собственность (ИС) или коммерческую тайну, которые не связаны с его временной ролью.
Заключение
В результате создание безопасных чат-ботов LLM требует тщательного баланса между передовыми методами искусственного интеллекта и надежными механизмами аутентификации. Интегрируя дополненный поиск, используя предварительно обученные модели и внедряя строгий контроль доступа на основе ролей, компании могут гарантировать, что их чат-боты не только эффективны, но и безопасны, обеспечивая персонализированное и контекстно-точное взаимодействие.
Чтобы узнать больше о том, как создать чат-бот LLM и защитить его с помощью аутентификации, присоединяйтесь к вебинару O'Reilly SuperStream: генерация дополненной реальности в производстве.
