Przekazywanie wyników wyszukiwania do LLM

Wprowadzenie do retrievalu i dużych modeli językowych

W ostatnich latach ogromny postęp w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego sprawił, że duże modele językowe (Large Language Models, LLM) stały się kluczowymi narzędziami w wielu zastosowaniach, takich jak generowanie tekstu, odpowiadanie na pytania, tłumaczenia czy podsumowania. Modele te uczą się na podstawie ogromnych ilości danych tekstowych, co pozwala im na rozumienie kontekstu, uogólnianie informacji oraz produkowanie wypowiedzi przypominających te tworzone przez człowieka.

Jednak, mimo swojej potęgi, LLM mają ograniczoną wiedzę, która jest statyczna i zależna od momentu, w którym zostały wytrenowane. Oznacza to, że nie posiadają one dostępu do najnowszych informacji ani pełnych danych z konkretnej domeny. Właśnie tutaj z pomocą przychodzi retrieval, czyli proces wyszukiwania informacji z zewnętrznych źródeł, takich jak bazy wiedzy, dokumenty czy strony internetowe, które mogą zostać użyte do wzbogacenia działania modelu językowego.

Retrieval umożliwia dynamiczne dostarczanie danych do modelu w momencie generowania odpowiedzi, co znacząco zwiększa jego aktualność i precyzję. W połączeniu z LLM stanowi to podstawę wielu nowoczesnych systemów opartych na tzw. retrieval-augmented generation (RAG), które są w stanie lepiej odpowiadać na pytania użytkowników, analizować dokumenty czy wspierać podejmowanie decyzji w kontekście dużych zbiorów danych.

W tej sekcji omówiliśmy ogólny zarys działania dużych modeli językowych oraz procesu retrievalu — dwóch fundamentów, które razem tworzą potężne narzędzia do inteligentnego przetwarzania informacji.

Dlaczego warto łączyć retrieval z dużym modelem językowym

Duże modele językowe (LLM) wykazują imponujące zdolności generowania tekstu, rozumienia kontekstu i odpowiadania na pytania. Jednak ze względu na swoją architekturę i ograniczenia związane z rozmiarem kontekstu oraz datą ostatniego treningu, mogą one nie posiadać aktualnych lub specjalistycznych informacji. Właśnie w tym miejscu pojawia się potrzeba integracji z mechanizmami retrieval – czyli wyszukiwania informacji z zewnętrznych źródeł wiedzy.

Połączenie retrieval z LLM pozwala na:

• Uzupełnienie wiedzy modelu: Retrieval dostarcza aktualnych i precyzyjnych danych, które uzupełniają ograniczoną wiedzę statycznie wytrenowanego modelu.
• Zwiększenie trafności odpowiedzi: Dzięki dostępowi do konkretnych dokumentów lub fragmentów tekstu, model może generować bardziej trafne, spójne i wiarygodne odpowiedzi.
• Redukcję tzw. „halucynacji”: LLM mają tendencję do fabrykowania informacji. Zastosowanie retrieval zmniejsza to ryzyko, kierując model na rzeczywiste i sprawdzone dane.
• Skalowalność i elastyczność: Możliwość dynamicznego dostępu do zewnętrznych źródeł wiedzy sprawia, że system oparty na LLM może być łatwiej dostosowany do wielu domen i zastosowań bez konieczności ponownego trenowania.
• Lepsze wykorzystanie danych wewnętrznych: W środowiskach korporacyjnych retrieval pozwala włączać model do przetwarzania danych specyficznych dla organizacji, które nie są publicznie dostępne i nie mogły być wcześniej użyte do trenowania LLM.

Integracja retrieval z dużymi modelami językowymi to krok w stronę bardziej użytecznych, dynamicznych i zaufanych systemów AI, które nie tylko rozumieją język, ale także potrafią operować na aktualnej i kontekstowej wiedzy. W Cognity często spotykamy się z pytaniami na ten temat podczas szkoleń, dlatego postanowiliśmy przybliżyć go również na blogu.

Rodzaje technik retrievalu i ich zastosowanie

Retrieval, czyli wyszukiwanie informacji, odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu dużym modelom językowym (LLM) kontekstu niezbędnego do generowania trafnych, aktualnych i bogatych odpowiedzi. Obecnie stosuje się różne techniki retrievalu, które można podzielić na kilka głównych kategorii w zależności od sposobu indeksowania i porównywania danych.

Główne techniki retrievalu

Przykładowe użycie kodu z dense retrieval

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import torch

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
documents = ["Jak działa silnik Diesla?", "Historia internetu", "Czym jest kwantowa teleportacja?"]
query = "Na czym polega teleportacja kwantowa?"

# Tworzenie embeddingów
embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=True)
query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)

# Obliczanie podobieństwa
cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, embeddings)
best_match = torch.argmax(cos_scores)
print("Najbardziej pasujący dokument:", documents[best_match])

Wybór techniki retrievalu zależy od wielu czynników, takich jak rodzaj danych, wymagania czasowe, dostępność mocy obliczeniowej oraz charakter zapytań użytkowników. Każde podejście posiada swoje zalety i ograniczenia, dlatego w praktyce często stosuje się ich kombinacje. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się stosowania tych metod w praktyce, sprawdź Kurs RAG w praktyce - nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Zasady konstruowania skutecznych promptów z wykorzystaniem wyników retrievalu

Integracja wyników wyszukiwania (retrieval) z promptami dla dużych modeli językowych (LLM) opiera się na kilku kluczowych zasadach, które mają na celu zapewnienie wysokiej jakości odpowiedzi. Kluczowe jest nie tylko pozyskanie trafnych informacji z zewnętrznych źródeł, ale także ich odpowiednie sformułowanie i przekazanie do modelu w sposób, który maksymalizuje jego zdolność rozumienia i generowania trafnych treści. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Struktura promptu z danymi z retrievalu

Skuteczny prompt zintegrowany z wynikami wyszukiwania powinien zawierać trzy główne elementy:

• Kontekst: Informacje pozyskane z retrievalu, które mają znaczenie dla zapytania.
• Instrukcja: Jasne polecenie dla modelu, określające co ma zrobić z podanym kontekstem.
• Ograniczenia / Styl: (opcjonalnie) Dodatkowe wytyczne co do długości, tonu lub formatu odpowiedzi.

Rola kontekstu i jego umiejscowienie

Kontekst z retrievalu powinien być umieszczany w promptach w sposób uporządkowany i czytelny. Można to zrealizować poprzez:

• Oddzielenie kontekstu od instrukcji: np. za pomocą etykiet takich jak "Źródła:" lub "Dokumenty:".
• Numerowanie fragmentów kontekstu: ułatwia to modelowi odwoływanie się do konkretnych źródeł.
• Stosowanie delimitatorów (np. "---"): poprawia przejrzystość i strukturę promptu.

Porównanie stylów konstrukcji promptów

Przykład promptu z kontekstem

Źródła:
1. "Transformery są architekturą sieci neuronowych wykorzystywaną w modelach językowych."
2. "Retrieval polega na wyszukiwaniu informacji w zewnętrznych zbiorach danych przed wygenerowaniem odpowiedzi."

Polecenie:
Na podstawie powyższych źródeł, wyjaśnij czym różni się LLM od klasycznego systemu wyszukującego.

Dobre praktyki

• Ogranicz liczbę dokumentów do najbardziej trafnych (np. top 3–5).
• Stosuj streszczenia, jeśli źródła są zbyt długie.
• Zachowuj spójny format w prezentacji danych z retrievalu.
• Unikaj nadmiaru poleceń – jednoznaczność jest kluczowa.

Stosując powyższe zasady, można znacząco zwiększyć zarówno trafność, jak i przydatność generowanych przez LLM odpowiedzi opartych na wynikach wyszukiwania.

Przykłady promptów integrujących wyniki wyszukiwania

Efektywne połączenie wyników wyszukiwania (retrieval) z dużymi modelami językowymi (LLM) może przybierać różne formy, w zależności od kontekstu zastosowania. Poniżej przedstawiono kilka typowych przykładów promptów, które wykorzystują dane zewnętrzne zretrievowane z baz wiedzy lub dokumentów, aby zwiększyć trafność i kompletność odpowiedzi generowanych przez LLM. Jeśli chcesz nauczyć się, jak budować takich rozwiązania w praktyce, sprawdź Kurs LangChain w praktyce – budowa chatbotów, RAG i automatyzacja z AI.

1. Prompt z dołączonym kontekstem źródłowym

To najczęstszy sposób integracji wyników wyszukiwania. Fragmenty tekstu pozyskane przez system retrieval są bezpośrednio dołączone do prompta jako kontekst przed zapytaniem użytkownika.

Źródła:
1. "W 2022 roku udział energii odnawialnej w Polsce wyniósł 21,8%..."
2. "Zgodnie z ustawą z dnia 20 lutego 2015 r., obowiązek zakupu OZE ma charakter..."

Pytanie: Jakie zmiany zaszły w udziale OZE w Polsce w 2022 roku?

Zastosowanie: przy pytaniach wymagających aktualnych lub precyzyjnych danych z dokumentów lub baz wiedzy.

2. Prompt typu "question answering z dokumentów"

W tym podejściu użytkownik formułuje pytanie, a retrieval dostarcza dokumenty, na podstawie których LLM generuje odpowiedź. Prompt zawiera instrukcję, by odpowiadać wyłącznie na podstawie załączonych materiałów.

Przeczytaj poniższe dokumenty i odpowiedz na pytanie tylko w oparciu o zawarte w nich informacje.

Dokumenty:
- "Raport NBP o inflacji Q4 2023: Wzrost CPI wyniósł 6,5% rdr..."
- "Komentarz analityczny: Inflacja wzrosła głównie z powodu cen energii i żywności..."

Pytanie: Co było głównym czynnikiem wzrostu inflacji pod koniec 2023 roku?

Zastosowanie: przy zadaniach typu fact-checking, analiza danych, raportowanie.

3. Prompt z cytatami jako dowodami

Model proszony jest o wygenerowanie odpowiedzi wraz z odniesieniami do konkretnych fragmentów źródeł (np. nagłówków, cytatów, numerów linijek).

Na podstawie poniższych źródeł odpowiedz na pytanie i wskaż cytaty, które potwierdzają Twoją odpowiedź.

Źródła:
[1] "...Bitcoin osiągnął wartość 60 000 USD w marcu 2024..."
[2] "...Eksperci wskazują, że wzrost wynikał z popytu instytucjonalnego..."

Pytanie: Co wpłynęło na wzrost ceny Bitcoina w marcu 2024?

Odpowiedź: Głównym czynnikiem był wzrost popytu instytucjonalnego ([2]).

Zastosowanie: generowanie odpowiedzi z możliwością ich weryfikacji przez użytkownika.

4. Prompt typu "multi-hop reasoning"

Model otrzymuje kilka powiązanych dokumentów, z których musi wydobyć wiele faktów i połączyć je w odpowiedź.

Źródła:
- "W 1995 roku firma X przejęła firmę Y..."
- "Firma Y była właścicielem patentu na technologię Z..."

Pytanie: Jak firma X uzyskała prawa do technologii Z?

Zastosowanie: odpowiedzi wymagające rozumowania na podstawie wielu źródeł.

5. Porównanie form promptów z retrieval

W kolejnych sekcjach zostaną omówione techniki tworzenia skutecznych promptów oraz dobre praktyki ich wykorzystania z użyciem wyników wyszukiwania. Jeśli chcesz pogłębić te umiejętności i nauczyć się tworzyć własne rozwiązania RAG, sprawdź Kurs LangChain w praktyce – budowa chatbotów, RAG i automatyzacja z AI.

Najczęstsze błędy i dobre praktyki przy użyciu retrieval w promptach

Integracja wyników retrievalu (wyszukiwania) z dużymi modelami językowymi (LLM) może znacząco zwiększyć trafność i aktualność odpowiedzi generowanych przez modele. Jednak niewłaściwe użycie danych wyszukanych w promptach może prowadzić do nieprecyzyjnych, niespójnych lub nawet błędnych wyników. Poniżej przedstawiamy najczęstsze błędy oraz sprawdzone praktyki pomagające uniknąć problemów przy tego rodzaju integracji.

Najczęstsze błędy

• Brak filtrowania lub selekcji wyników retrievalu: Przekazywanie wszystkich znalezionych dokumentów bez oceny ich jakości, aktualności lub trafności może prowadzić do generowania mylących odpowiedzi.
• Zbyt duża objętość kontekstu: Umieszczanie zbyt wielu dokumentów w promptcie może przekroczyć limit tokenów modelu i spowodować obcięcie istotnych informacji.
• Niejasna struktura prompta: Brak wyraźnego oddzielenia treści wyszukanych od polecenia dla modelu może skutkować tym, że model nie zinterpretuje poprawnie, czego oczekuje użytkownik.
• Przekazywanie nieprzetworzonego tekstu: Surowe wyniki wyszukiwania bez ekstrakcji kluczowych fragmentów wprowadzają szum informacyjny.
• Brak informacji o źródle: Niewskazanie, skąd pochodzi dana informacja, utrudnia modelowi ocenę jej wiarygodności lub zastosowanie odpowiedniego tonu odpowiedzi.
• Pomieszanie kontekstu historycznego i aktualnego: Użycie materiałów archiwalnych bez odpowiedniego oznaczenia może prowadzić do generowania nieaktualnych informacji.

Dobre praktyki

• Stosuj selekcję i streszczenia: Przed wprowadzeniem do prompta, zidentyfikuj najbardziej relewantne fragmenty i przekształć je w skrócone wersje.
• Używaj jednoznacznej struktury: Oddziel część z wynikami wyszukiwania (np. „Źródła”) od właściwego pytania lub instrukcji dla modelu.
• Ogranicz długość prompta: Zachowaj równowagę pomiędzy ilością informacji a limitem tokenów; unikaj przeładowania modelu.
• Zachowuj kontekst źródła: Dodawaj krótkie wskazówki, np. datę publikacji czy nazwę źródła, by pomóc modelowi lepiej ocenić trafność danych.
• Unikaj nadmiarowej redundancji: Jeśli kilka wyników powtarza te same informacje, wybierz tylko jedno wystąpienie.
• Testuj i iteruj: Regularnie testuj różne warianty promptów, aby znaleźć najbardziej efektywną strukturę w zależności od zadania.

Przykładowe porównanie

Fragment kodu prompta z dobrą praktyką

Źródła:
1. (2023-11-15) "Nowe regulacje dotyczące kryptowalut..."
2. (2022-07-08) "Analiza rynku DeFi na podstawie danych z Chainalysis..."

Pytanie:
Na podstawie powyższych źródeł, jakie są główne wyzwania regulacyjne dla kryptowalut w 2024 roku?

Stosowanie powyższych praktyk pozwala zwiększyć skuteczność wykorzystania retrievalu i ograniczyć ryzyko błędów wynikających z nieoptymalnego formatowania promptów.

Wyzwania i ograniczenia integracji retrievalu z LLM

Integracja systemów wyszukiwania informacji (retrieval) z dużymi modelami językowymi (LLM) przynosi wiele korzyści, ale wiąże się również z istotnymi wyzwaniami i ograniczeniami, które należy rozważyć przy projektowaniu rozwiązań opartych na tej architekturze.

• Jakość i trafność wyników wyszukiwania: Skuteczność LLM w dużej mierze zależy od jakości danych wejściowych. Jeśli system retrieval zwróci nieprecyzyjne, nieaktualne lub nieistotne informacje, model może wygenerować odpowiedź niezgodną z intencjami użytkownika lub wręcz wprowadzać w błąd.
• Spójność kontekstowa: LLM mają ograniczoną pojemność kontekstową i nie zawsze potrafią prawidłowo zintegrować duże zbiory informacji z retrieval. Może to prowadzić do nadpisywania danych, pomijania istotnych fragmentów lub błędnej interpretacji.
• Wydajność i opóźnienia: Połączenie retrievalu z LLM może znacząco wydłużyć czas odpowiedzi, szczególnie w systemach z dostępem do dużych baz wiedzy lub w aplikacjach czasu rzeczywistego. Konieczność wykonania wyszukiwania i przetworzenia wyników przed generacją odpowiedzi zwiększa obciążenie systemu.
• Bezpieczeństwo i kontrola treści: W przypadku niekontrolowanych źródeł retrieval istnieje ryzyko wprowadzenia niebezpiecznych lub nieodpowiednich treści do promptu. Może to wpłynąć na generację nieetycznych lub szkodliwych odpowiedzi przez model.
• Aktualność danych: Chociaż retrieval pozwala korzystać z aktualnych informacji, to nie gwarantuje ich poprawności ani zgodności z najnowszymi źródłami. LLM nie zawsze potrafią odróżnić nowe dane od przestarzałych lub fałszywych.
• Trudności w ewaluacji: Ocena skuteczności integracji retrievalu z LLM jest złożona – trudno jednoznacznie ocenić, czy poprawa odpowiedzi wynika z trafności retrievalu, czy z umiejętności modelu. Brakuje też ustandaryzowanych metryk dla tego typu architektur.

Świadomość tych ograniczeń jest kluczowa dla budowania systemów, które będą nie tylko wydajne, ale również wiarygodne i bezpieczne. Zrozumienie wyzwań pomaga też w lepszym doborze technik retrievalu oraz strategii konstrukcji promptów, aby maksymalnie wykorzystać potencjał dużych modeli językowych.

Przyszłość i kierunki rozwoju technik retrieval-augmented generation

Techniki retrieval-augmented generation (RAG) dynamicznie rozwijają się jako kluczowy obszar łączący świat modeli językowych i systemów wyszukiwania informacji. Wraz z rosnącą pojemnością i możliwościami dużych modeli językowych (LLM), rośnie również potrzeba dostarczania im aktualnych, wiarygodnych i kontekstowo trafnych danych, pochodzących z zewnętrznych źródeł wiedzy – właśnie w tym miejscu retrieval staje się nieodzownym elementem architektury systemów sztucznej inteligencji.

W nadchodzących latach można spodziewać się kilku kluczowych kierunków rozwoju:

• Lepsza integracja semantyczna: Rozwój modeli, które potrafią głębiej rozumieć znaczenie treści pobieranych z zewnętrznych źródeł i efektywniej integrować je z kontekstem rozmowy lub zadania.
• Retrieval w czasie rzeczywistym: Usprawnienie systemów umożliwiających dynamiczne pozyskiwanie informacji w odpowiedzi na potrzeby użytkownika, z minimalnym opóźnieniem i maksymalną precyzją.
• Multimodalny retrieval: Poszerzenie zakresu wyszukiwania o dane nienarracyjne, jak obrazy, pliki audio, wykresy czy dane strukturalne – z możliwością ich interpretacji i wykorzystania w generowanych odpowiedziach.
• Retrieval adaptacyjny i personalizowany: Rozwój systemów, które dynamicznie dostosowują strategię wyszukiwania do profilu użytkownika, kontekstu zapytania lub historii interakcji.
• Wiarygodność i kontrola źródeł: Zwiększenie nacisku na transparentność pochodzenia danych, ich jakość i możliwość ich weryfikacji, co ma kluczowe znaczenie w kontekście zastosowań profesjonalnych i krytycznych.

Technologie RAG będą również coraz częściej osadzane bezpośrednio w aplikacjach użytkowych – od systemów wsparcia technicznego, przez asystentów biznesowych, aż po narzędzia edukacyjne – umożliwiając automatyczne i precyzyjne dostarczanie wiedzy dopasowanej do konkretnej sytuacji i użytkownika. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Automatyzacja codziennych procesów biznesowych z Power Automate 03 marca 2026

Praca z danymi w Power Automate: JSON, warunki, pętle i błędy 01 marca 2026