Systém pro Retrieval-Augmented Generation (RAG)
3 min read
Abychom se vypořádali s výzvam umělé inteligence, vyvinuli jsme pokročilý Agentní systém Retrieval-Augmented Generation (RAG). Na rozdíl od základních RAG systémů, které pouze vyhledávají dokumenty, Agentní RAG koordinuje několik specializovaných nástrojů a agentů, aby analyzoval, ověřoval a prováděl konkrétní akce.
Nástroje našeho systému zahrnují:
- Vyhledávání v dokumentaci – sémantické prohledávání manuálů, technických bulletinů a postupů.
- Čtení živých dat – dotazování PLC, senzorů nebo SCADA tagů v reálném čase.
- Čtení historických dat – přístup k historickým databázím procesů nebo časovým řadám pro analýzu trendů a korelací.
- Zpracování živých i historických alarmů – interpretace alarmů, korelace s minulými incidenty a doporučení opatření.
- Integrace zpětné vazby od operátorů – učení se z oprav a zpětných vazeb ke zlepšení doporučení.
- Křížová kontrola více datových zdrojů – ověřování konzistence mezi živými daty, historickými záznamy a dokumentací.
Tato architektura umožňuje umělé inteligenci nejen generovat textové odpovědi, ale také je ověřovat vůči důvěryhodným datovým zdrojům, čímž se výrazně snižuje riziko nepřesností či „halucinací“.
Jak funguje náš pokročilý Agentní RAG systém
Tradiční LLM modely jsou sice výkonné při generování textu, ale mají slabiny při práci s reálnými průmyslovými daty. Mohou chybně interpretovat kontext, poskytovat odpovědi bez důkazů nebo dokonce „halucinovat“.
Agentní RAG systém tento problém řeší tak, že nechává model myslet jako inženýr:
vyhodnotí problém > zvolí vhodné nástroje > ověří výsledky > a až poté poskytne odpověď.
Krok 1: Vyhodnocení problému
Když operátor položí otázku nebo je spuštěn alarm, LLM nejprve analyzuje dotaz:
- Co se ptáme (symptom, řešení problému, vysvětlení, postup)?
- Jaký typ dat je potřeba (dokumentace, živá data ze senzorů, historické trendy, alarmy)?
- Jaká je požadovaná úroveň jistoty a bezpečnosti?
Tento diagnostický krok zajišťuje, že systém nejen hádá, ale správně definuje problém.
Krok 2: Volba správného nástroje
LLM poté funguje jako orchestrátor a vybírá jeden nebo více specializovaných nástrojů podle situace:
- Vyhledávání v dokumentaci – pokud dotaz zahrnuje postupy, manuály nebo technické specifikace.
- Agent živých dat – pokud je nutné ověření v reálném čase z PLC/SCADA.
- Agent historických dat – pro analýzu trendů a porovnání příčin problémů.
- Inteligence alarmů – korelace aktuálních alarmů s minulými událostmi.
- Vektorové úložiště – vyhledávání sémanticky podobných případů, i když je formulace odlišná.
Systém může nástroje propojit – například zkontrolovat aktuální alarm přehřátí vůči historickým trendům a poznámkám údržby.
Krok 3: Fúze a ověření výsledků
Výstupy nástrojů nejsou předávány bez kontroly. LLM je slučuje do koherentního obrazu, ověřuje nesrovnalosti a upřednostňuje spolehlivé zdroje.
- Pokud se dva zdroje liší, systém zvýrazní nejistotu místo toho, aby poskytl nesprávnou odpověď.
- Pokud je potřeba, LLM vyžádá dodatečný kontext, dokud není dosažena dostatečná jistota.
Krok 4: Poskytnutí výsledku
Nakonec systém generuje akční doporučení, které je:
- Podloženo reálnými daty – s odkazy na alarmy, záznamy nebo manuály.
- Orientované na akci – navrhuje další diagnostické nebo nápravné kroky.
- Vysvětlitelné – operátor vidí, proč bylo doporučení vytvořeno.
Tímto procesem se LLM transformuje z textového generátoru na průmyslového asistenta pro řešení problémů.
Proč to funguje
Na rozdíl od obecně použitelných LLM modelů, které mohou „halucinovat“ nebo ignorovat reálný kontext:
Umožňuje kontinuální učení ze zpětné vazby operátorů
Zajišťuje podložené a vysvětlitelné odpovědi
Snižuje riziko chyb v bezpečnostně kritických prostředích
Více na: www.data-talk.eu/ai
Napsat komentář