Что такое «заземление» LLM?
Заземление LLM — это метод привязки ответов языковой модели к внешним, поддающимся проверке источникам информации, благодаря чему выводимые результаты основываются на проверяемых фактах, а не исключительно на параметрической памяти модели. Без привязки модели могут генерировать звучащие убедительно, но неверные ответы — явление, которое обычно называют «галлюцинацией». Генерация с расширением на основе поиска (RAG) является наиболее широко используемым методом привязки, который связывает модель с базой знаний, базой данных, API или поиском в реальном времени в Интернете перед генерацией ответа (Игуасио, что такое «основа LLM»?, 2025 г.).
Как работает привязка моделей LLM?
Модель с контекстом работает по двухэтапной схеме: сначала извлекает информацию, а затем генерирует ответ. Прежде чем сформировать ответ, система извлекает соответствующий контент из внешнего источника — будь то хранилище документов, структурированная база данных или индекс поиска в режиме реального времени. Этот извлечённый контент добавляется к запросу модели в качестве контекста, и модель генерирует ответ с учётом того, что фактически говорится в извлечённом контенте.
Внешний источник может быть статическим (предварительно проиндексированная база знаний) или динамическим (веб-запрос в режиме реального времени). Ориентация на динамические данные более полезна для запросов, чувствительных ко времени, поскольку она позволяет получить актуальную информацию, которую модель не могла усвоить во время обучения. Компромиссом является задержка: загрузка динамической страницы перед каждым ответом приводит к дополнительным циклам обмена данными, которых нет при использовании статического индекса.
RAG является доминирующим шаблоном реализации, однако в агентных системах привязка к реальности может также осуществляться посредством вызовов инструментов, вызовов функций или прямого доступа к браузеру. Общим моментом является то, что выходные данные модели формируются на основе полученных внешних данных, а не генерируются исключительно на основе весов.
Случаи использования
Вопросы и ответы, основанные на фактах. В юридической, медицинской и финансовой сферах требуются ответы, в которых приводятся проверяемые источники. Технология «Grounding» позволяет модели ссылаться на конкретный документ или нормативный акт, из которого она почерпнула информацию, а не опираться на совокупность воспоминаний о множестве обучающих примеров.
Поиск информации в режиме реального времени. Цены на акции, новости и актуальные темы постоянно меняются. Модель с обратной связью может запрашивать данные из индекса реального времени или API и возвращать актуальные данные вместо устаревших значений из обучающего набора.
Просмотр веб-страниц с использованием агентов. В конвейерах на основе агентов вызовы моделей всё чаще проходят через слой рендеринга, который загружает и анализирует веб-страницы в режиме реального времени, прежде чем модель приступает к их обработке. Web Render API от Massive (конечная точка «Browsing») возвращает страницу в виде «чистого» HTML или Markdown, что делает его готовой базовой платформой для любого конвейера LLM, которому требуется актуальный веб-контент без необходимости создания собственной браузерной инфраструктуры.
Поиск знаний в организации. Внутренние вики-страницы, документация по поддержке и руководства по эксплуатации продуктов индексируются в векторном хранилище. Модель с привязкой к контексту извлекает наиболее релевантные фрагменты и цитирует их, обеспечивая соответствие ответов утвержденному контенту компании.
Часто задаваемые вопросы
RAG (Retrieval-Augmented Generation) представляет собой один из конкретных методов привязки к реальности. Привязка к реальности в контексте больших языковых моделей (LLM) — это более широкое понятие, подразумевающее привязку результатов работы модели к внешним источникам. Метод RAG обеспечивает привязку к реальности путем извлечения фрагментов текста и их вставки в запрос. К другим методам привязки к реальности относятся прямые вызовы инструментов, поисковые запросы в режиме реального времени и доступ к браузеру через агента.
«Заземление» значительно уменьшает количество галлюцинаций, но не устраняет их полностью. Модель по-прежнему может неверно интерпретировать извлеченный контент или не заметить противоречия между извлеченными фактами. Качество этапа извлечения имеет большое значение: если будет извлечен неверный документ, модель может с уверенностью привести неточную информацию.
Подходят любые источники данных, доступные для чтения извне: веб-страницы, файлы PDF, структурированные базы данных, REST-API, векторные хранилища и графы знаний. Основное требование заключается в том, чтобы источник был доступен для чтения на этапе вывода и чтобы извлечённое содержимое можно было вставить в контекстное окно модели перед генерацией.
Статическая база знаний индексируется заранее и не изменяется в период между запланированными обновлениями. При «живом» веб-основании страницы загружаются непосредственно при получении запроса, благодаря чему модель получает доступ к актуальному контенту. «Живое» основание подходит для быстро меняющихся тем; статические базы знаний работают быстрее и обходятся дешевле в стабильных областях.