שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהי מוטיבציה?
מוטיבציה (Motivation) או בעברית הנעה, היא התהליכים שמניעים אותנו לעבר מטרה מסוימת.
אנשים בעלי מוטיבציה הם אנשים שמכוונים להשגת המטרה ולא מרפים ממנה. אין ספק שמוטיבציה היא אחד התנאים החשובים להשגת המטרות שלנו בחיים. מי שלא יהיה מצויד במוטיבציה מספקת, לא יוכל להגשים את חלומותיו ולהשיג את היעדים שלפניו.
הנה סרטון שנותן מוטיבציה וממליץ לא להרפות לרגע (מתורגם):
https://youtu.be/D9jgWm0sgpw
סרטון מוטיבציה מתורגם שמסביר על מה צריך להתגבר ואיך כדאי לחשוב כשרוצים להצליח (מתורגם):
https://youtu.be/GDuUcsINWSI
עוד אחד עם תרגום שמדרבן לא לעצור לרגע, על אף הקשיים:
https://youtu.be/q0gg8uD3d_U
ומשמעות - הרצאה חשובה על מה שנותן מוטיבציה להצליח וגם מאפשר אותה (מתורגם):
https://youtu.be/rrkrvAUbU9Y?long=yes
מיהם הנחושים ומה תפקידם של סרטוני המוטיבציה?
יש אנשים שהם נחושים, עובדים קשה כדי להשיג את המטרות שלהם. הם יוזמים ועובדים כמו מטורפים, ממציאים את עצמם כל יום מחדש, במאמצים עילאיים ובלתי נגמרים ולא פעם כנגד כל הסיכויים, על מנת להצליח.
לפעמים יש רגעי משבר. רגעים שבהם היזם, הספורטאי, הממציא או המדען שבכם, כמעט ומתפרק. ברגעים כאלה צריך להיות שם מישהו שמעודד ודוחף, מישהו שמאמין בך.
אבל לא תמיד יש אנשים כאלה. לא מעטים מהאנשים הללו מוקפים בחברים או בני משפחה שאינם מאמינים, שהם ספקנים. ההורים שלהם רוצים שיעבדו "כמו כולם", בעבודה עם משכורת כל חודש, עם קביעות ותנאים סוציאליים, שינהלו חיים בטוחים.
אבל הם רוצים יותר.
ומי יעודד אותם כשמאד קשה ולבד ואיש מסביב לא מעודד מספיק? - כי קשה זה חוסר האמון שהסביבה, במיוחד הסביבה הקרובה, מפגינה כלפי יוזמה או חתירה ליעד לא מוכר. והכי קשה זה להסתדר ולהצליח לקום בבוקר לעוד יום של מאמצים עילאיים, עם כל כך הרבה פקפוק וספקות מסביב.
וזה בדיוק התפקיד שנטלו לעצמם סרטוני המוטיבציה. מי שמצלמים, מקליטים או עורכים אותם, אלו אנשים שיוצרים סרטונים שמעודדים אותך להמשיך, לא להרפות ולא להישבר. לא פעם הסרטונים הללו כל כך משמעותיים, עד שהם מספיקים.
לעתים הם אפילו מלמדים את האנשים שמסביבכם, עם מה אתה או את מתמודדים ואיך לעודד אתכם. מאמנים אישיים ואנשים שעוזרים בעצמם לאנשים, נעזרים לא פעם בסרטונים הללו, כדרך לשנות את יחס הסביבה או לפחות לחזק את היכולת של מי שנעזרים בהם להמשיך בדרכם הקשה, גם ללא העידוד המבוקש.
הנה סרטון מוטיבציה מתורגם שמסביר על מה צריך להתגבר ואיך כדאי לחשוב כשרוצים להצליח:
https://youtu.be/GDuUcsINWSI
סרטון מוטיבציה שמדגים מה יכולים לעשות אנשים חרוצים שמתאמנים ולא מוותרים:
https://youtu.be/ZHulgLd3_2o
ועוד אחד עם תרגום שמדרבן לא לעצור לרגע, על אף הקשיים:
https://youtu.be/q0gg8uD3d_U
מה זה RAG בבינה מלאכותית?
בעולם הבינה המלאכותית מדברים יותר ויותר על RAG. אבל מה זה RAG בעצם?
אז RAG, ראשי תיבות של Retrieval-Augmented Generation, היא טכניקה המאפשרת למודלי AI גישה למאגרי מידע ובסיסי נתונים, בכדי לשלוף מהם מידע רלוונטי ונכון. הם עושים את זה כדי לייצר תשובות מדויקות ומבוססות נתונים עדכניים ואמיתיים.
בניגוד לאלטרנטיבה של בזבוז משאבים יקרים על אימון מטורף ויקר של מודל שפה, כך שיהיה תמיד מעודכן וברמות הכי גבוהות, RAG מאפשר למודל AI לענות ככזה, מבלי שיצטרכו מאמניו לעשות בו את כל העבודה.
כי מודלי שפה גדולים דוגמת GPT או Claude הם מרשימים ביכולתם לג'נרט תשובות מדויקות וטקסטים משכנעים, אך הם סובלים ממגבלה ברורה - הם יודעים רק את מה שלמדו בתקופת האימון שלהם. הידע שלהם "קפא" בזמן למועד ולהיקף האימון שלהם.
מה שעוד יותר מביך הוא שהם כמעט ולא יודעים לומר שאינם יודעים. לעתים, כשאין להם תשובה מדויקת, הם עונים או מייצרים מידע שגוי המתחזה לנכון - תופעה שאנו מכנים "הזיות", או בעגה המקצועית "הלוצינציות" (hallucinations), מונח טכני המתאר יצירת מידע שאינו מבוסס עובדות.
#יתרונות
RAG היא טכנולוגיה שמבטיחה שהתשובות יהיו לא רק חכמות, אלא גם נכונות. מעבר לחיסכון האדיר והברור בעלויות, לעומת בזבוז משאבים על אימון המודלים לעדכנות בזמן אמת, היתרונות של RAG לעומת מודל שפה סטנדרטי הם ברורים:
עדכניות בזמן אמת - גישה למידע חדש שלא היה קיים בזמן אימון המודל.
דיוק ואמינות - צמצום משמעותי של "הזיות".
שקיפות המקורות - אפשרות להציג למשתמש את מקורות המידע.
התאמה אישית וגמישות - יכולת להשיג ולהזין מידע ספציפי לתחום או לארגון המשתמש במודל.
בכל אלה RAG מסמן את כיוון ההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית חכמות, מדויקות ואמינות יותר - מערכות המשלבות את היצירתיות של מודלי שפה עם הדיוק של מידע עובדתי ונכון לעכשיו ובזמינות של 24/7.
#אז איך עובד RAG?
דמיינו ספרן וירטואלי שעומד לצד מודל AI ומספק לו את המסמכים הרלוונטיים והמעודכנים בדיוק ברגע שהוא נזקק להם. זוהי מהותה של טכנולוגיית RAG - היא יודעת ומביאה את המידע המעודכן והמדויק לכל שאלה שנשאל מודל הבינה המלאכותית ומאפשרת לו לדייק בתשובותיו, גם בשאלות שלא עוסקות במידע שעליו הוא מאומן ומעודכן.
טכנית, RAG פותר את הבעיה בתהליך מובנה של שלושה שלבים:
1. קבלת השאלה מהמודל על ידי מערכת ה-RAG.
2. שליפה (Retrieval) - סריקת מסמכים פנימיים או דוחות פנימיים של הארגון או של מאגרי המידע החיצוניים והרלוונטיים על ידי מנגנון האחזור, זיהוי המידע הנדרש באתרים, מסמכים, או בסיסי נתונים ארגוניים והעברתו למודל.
3. יצירה (Generation) - שילוב המידע שנאסף עם הידע הכללי של מודל השפה לכדי תשובה קוהרנטית, כלומר הגיונית ומושלמת, בצורה של שיחה טבעית.
#דוגמאות
בארגון פיננסי למשל, מערכת RAG יכולה לשלוף מידע מעודכן מדוחות רבעוניים, תקנות רגולטוריות חדשות ונתוני שוק בזמן אמת כדי לענות על שאלה ספציפית של משקיע.
בעסק או חברה מערכת RAG יכולה לשלוף מדוחות פנימיים של הארגון, ממאגרי התמיכה או המסמכים הפנימיים ולתת מענה מבוסס ללקוחות ולעובדים.
באוניברסיטאות החוקרים משתמשים ב-RAG כדי לאפשר למודלים לגשת למאמרים מדעיים עדכניים בתחום הרפואה, מה שמאפשר ייעוץ מבוסס על מחקרים חדשניים שלא היו זמינים בעת אימון המודל.
חברת רפואה יכולה להטמיע RAG כדי לספק מענה מדויק לשאלות על טיפולים חדשניים, תוך שילוב מחקרים עדכניים עם ידע רפואי מוסמך.
במערכת המשפט, RAG יכול לסייע בניתוח תקדימים משפטיים, תוך שליפת פסקי דין רלוונטיים וחוקים עדכניים לסוגיה ספציפית.
#האתגרים
ההטמעה של טכנולוגיות RAG היא לא פשוטה ואף מורכבת מבחינה טכנית, הן בבחירת אלגוריתם האחזור המתאים, דרך ניהול מאגרי מידע גדולים, תחזוקה של מידע עדכני, שאלות של פרטיות כשמדובר במסמכים רגישים ועוד.
כמו כן, גם איכות התשובות תלויה באיכות מקורות המידע, כאשר מהנדסי המידע זוכרים תמיד את העיקרון שתקף גם כאן - "זבל נכנס, זבל יוצא".
הנה ה-RAG בהסבר פשוט ומרהיב:
https://youtu.be/zX4cL6n5UzY
כך עושים את זה:
https://youtu.be/tKPSmn-urB4
והסבר חופר:
https://youtu.be/u47GtXwePms
אימון
מוטיבציה (Motivation) או בעברית הנעה, היא התהליכים שמניעים אותנו לעבר מטרה מסוימת.
אנשים בעלי מוטיבציה הם אנשים שמכוונים להשגת המטרה ולא מרפים ממנה. אין ספק שמוטיבציה היא אחד התנאים החשובים להשגת המטרות שלנו בחיים. מי שלא יהיה מצויד במוטיבציה מספקת, לא יוכל להגשים את חלומותיו ולהשיג את היעדים שלפניו.
הנה סרטון שנותן מוטיבציה וממליץ לא להרפות לרגע (מתורגם):
https://youtu.be/D9jgWm0sgpw
סרטון מוטיבציה מתורגם שמסביר על מה צריך להתגבר ואיך כדאי לחשוב כשרוצים להצליח (מתורגם):
https://youtu.be/GDuUcsINWSI
עוד אחד עם תרגום שמדרבן לא לעצור לרגע, על אף הקשיים:
https://youtu.be/q0gg8uD3d_U
ומשמעות - הרצאה חשובה על מה שנותן מוטיבציה להצליח וגם מאפשר אותה (מתורגם):
https://youtu.be/rrkrvAUbU9Y?long=yes
יש אנשים שהם נחושים, עובדים קשה כדי להשיג את המטרות שלהם. הם יוזמים ועובדים כמו מטורפים, ממציאים את עצמם כל יום מחדש, במאמצים עילאיים ובלתי נגמרים ולא פעם כנגד כל הסיכויים, על מנת להצליח.
לפעמים יש רגעי משבר. רגעים שבהם היזם, הספורטאי, הממציא או המדען שבכם, כמעט ומתפרק. ברגעים כאלה צריך להיות שם מישהו שמעודד ודוחף, מישהו שמאמין בך.
אבל לא תמיד יש אנשים כאלה. לא מעטים מהאנשים הללו מוקפים בחברים או בני משפחה שאינם מאמינים, שהם ספקנים. ההורים שלהם רוצים שיעבדו "כמו כולם", בעבודה עם משכורת כל חודש, עם קביעות ותנאים סוציאליים, שינהלו חיים בטוחים.
אבל הם רוצים יותר.
ומי יעודד אותם כשמאד קשה ולבד ואיש מסביב לא מעודד מספיק? - כי קשה זה חוסר האמון שהסביבה, במיוחד הסביבה הקרובה, מפגינה כלפי יוזמה או חתירה ליעד לא מוכר. והכי קשה זה להסתדר ולהצליח לקום בבוקר לעוד יום של מאמצים עילאיים, עם כל כך הרבה פקפוק וספקות מסביב.
וזה בדיוק התפקיד שנטלו לעצמם סרטוני המוטיבציה. מי שמצלמים, מקליטים או עורכים אותם, אלו אנשים שיוצרים סרטונים שמעודדים אותך להמשיך, לא להרפות ולא להישבר. לא פעם הסרטונים הללו כל כך משמעותיים, עד שהם מספיקים.
לעתים הם אפילו מלמדים את האנשים שמסביבכם, עם מה אתה או את מתמודדים ואיך לעודד אתכם. מאמנים אישיים ואנשים שעוזרים בעצמם לאנשים, נעזרים לא פעם בסרטונים הללו, כדרך לשנות את יחס הסביבה או לפחות לחזק את היכולת של מי שנעזרים בהם להמשיך בדרכם הקשה, גם ללא העידוד המבוקש.
הנה סרטון מוטיבציה מתורגם שמסביר על מה צריך להתגבר ואיך כדאי לחשוב כשרוצים להצליח:
https://youtu.be/GDuUcsINWSI
סרטון מוטיבציה שמדגים מה יכולים לעשות אנשים חרוצים שמתאמנים ולא מוותרים:
https://youtu.be/ZHulgLd3_2o
ועוד אחד עם תרגום שמדרבן לא לעצור לרגע, על אף הקשיים:
https://youtu.be/q0gg8uD3d_U
בעולם הבינה המלאכותית מדברים יותר ויותר על RAG. אבל מה זה RAG בעצם?
אז RAG, ראשי תיבות של Retrieval-Augmented Generation, היא טכניקה המאפשרת למודלי AI גישה למאגרי מידע ובסיסי נתונים, בכדי לשלוף מהם מידע רלוונטי ונכון. הם עושים את זה כדי לייצר תשובות מדויקות ומבוססות נתונים עדכניים ואמיתיים.
בניגוד לאלטרנטיבה של בזבוז משאבים יקרים על אימון מטורף ויקר של מודל שפה, כך שיהיה תמיד מעודכן וברמות הכי גבוהות, RAG מאפשר למודל AI לענות ככזה, מבלי שיצטרכו מאמניו לעשות בו את כל העבודה.
כי מודלי שפה גדולים דוגמת GPT או Claude הם מרשימים ביכולתם לג'נרט תשובות מדויקות וטקסטים משכנעים, אך הם סובלים ממגבלה ברורה - הם יודעים רק את מה שלמדו בתקופת האימון שלהם. הידע שלהם "קפא" בזמן למועד ולהיקף האימון שלהם.
מה שעוד יותר מביך הוא שהם כמעט ולא יודעים לומר שאינם יודעים. לעתים, כשאין להם תשובה מדויקת, הם עונים או מייצרים מידע שגוי המתחזה לנכון - תופעה שאנו מכנים "הזיות", או בעגה המקצועית "הלוצינציות" (hallucinations), מונח טכני המתאר יצירת מידע שאינו מבוסס עובדות.
#יתרונות
RAG היא טכנולוגיה שמבטיחה שהתשובות יהיו לא רק חכמות, אלא גם נכונות. מעבר לחיסכון האדיר והברור בעלויות, לעומת בזבוז משאבים על אימון המודלים לעדכנות בזמן אמת, היתרונות של RAG לעומת מודל שפה סטנדרטי הם ברורים:
עדכניות בזמן אמת - גישה למידע חדש שלא היה קיים בזמן אימון המודל.
דיוק ואמינות - צמצום משמעותי של "הזיות".
שקיפות המקורות - אפשרות להציג למשתמש את מקורות המידע.
התאמה אישית וגמישות - יכולת להשיג ולהזין מידע ספציפי לתחום או לארגון המשתמש במודל.
בכל אלה RAG מסמן את כיוון ההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית חכמות, מדויקות ואמינות יותר - מערכות המשלבות את היצירתיות של מודלי שפה עם הדיוק של מידע עובדתי ונכון לעכשיו ובזמינות של 24/7.
#אז איך עובד RAG?
דמיינו ספרן וירטואלי שעומד לצד מודל AI ומספק לו את המסמכים הרלוונטיים והמעודכנים בדיוק ברגע שהוא נזקק להם. זוהי מהותה של טכנולוגיית RAG - היא יודעת ומביאה את המידע המעודכן והמדויק לכל שאלה שנשאל מודל הבינה המלאכותית ומאפשרת לו לדייק בתשובותיו, גם בשאלות שלא עוסקות במידע שעליו הוא מאומן ומעודכן.
טכנית, RAG פותר את הבעיה בתהליך מובנה של שלושה שלבים:
1. קבלת השאלה מהמודל על ידי מערכת ה-RAG.
2. שליפה (Retrieval) - סריקת מסמכים פנימיים או דוחות פנימיים של הארגון או של מאגרי המידע החיצוניים והרלוונטיים על ידי מנגנון האחזור, זיהוי המידע הנדרש באתרים, מסמכים, או בסיסי נתונים ארגוניים והעברתו למודל.
3. יצירה (Generation) - שילוב המידע שנאסף עם הידע הכללי של מודל השפה לכדי תשובה קוהרנטית, כלומר הגיונית ומושלמת, בצורה של שיחה טבעית.
#דוגמאות
בארגון פיננסי למשל, מערכת RAG יכולה לשלוף מידע מעודכן מדוחות רבעוניים, תקנות רגולטוריות חדשות ונתוני שוק בזמן אמת כדי לענות על שאלה ספציפית של משקיע.
בעסק או חברה מערכת RAG יכולה לשלוף מדוחות פנימיים של הארגון, ממאגרי התמיכה או המסמכים הפנימיים ולתת מענה מבוסס ללקוחות ולעובדים.
באוניברסיטאות החוקרים משתמשים ב-RAG כדי לאפשר למודלים לגשת למאמרים מדעיים עדכניים בתחום הרפואה, מה שמאפשר ייעוץ מבוסס על מחקרים חדשניים שלא היו זמינים בעת אימון המודל.
חברת רפואה יכולה להטמיע RAG כדי לספק מענה מדויק לשאלות על טיפולים חדשניים, תוך שילוב מחקרים עדכניים עם ידע רפואי מוסמך.
במערכת המשפט, RAG יכול לסייע בניתוח תקדימים משפטיים, תוך שליפת פסקי דין רלוונטיים וחוקים עדכניים לסוגיה ספציפית.
#האתגרים
ההטמעה של טכנולוגיות RAG היא לא פשוטה ואף מורכבת מבחינה טכנית, הן בבחירת אלגוריתם האחזור המתאים, דרך ניהול מאגרי מידע גדולים, תחזוקה של מידע עדכני, שאלות של פרטיות כשמדובר במסמכים רגישים ועוד.
כמו כן, גם איכות התשובות תלויה באיכות מקורות המידע, כאשר מהנדסי המידע זוכרים תמיד את העיקרון שתקף גם כאן - "זבל נכנס, זבל יוצא".
הנה ה-RAG בהסבר פשוט ומרהיב:
https://youtu.be/zX4cL6n5UzY
כך עושים את זה:
https://youtu.be/tKPSmn-urB4
והסבר חופר:
https://youtu.be/u47GtXwePms
