Как Яндекс обучает чат-ботов (Алиса/YandexGPT) с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG) для использования внешних фактов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему генерации неестественных, «плоских» (bland) или контекстуально нерелевантных ответов системами чат-ботов. Генеративные модели, обученные только на диалогах («вопрос-ответ»), часто не учитывают внешний контекст или актуальные факты, что снижает удовлетворенность пользователей. Изобретение направлено на улучшение качества генерации естественного языка (NLG), делая ответы более естественными, разнообразными и фактологически обоснованными.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения системы чат-бота, основанный на принципе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Суть изобретения заключается в дополнении входных данных для генеративной модели (Generative ML model) релевантным фактом, извлеченным из внешней базы знаний (Fact Data). Обучение направлено на то, чтобы модель генерировала ответ, учитывая контекст этого факта.

Как это работает

Система использует два ключевых компонента: модель семантической близости (Semantic Similarity ML model, например, BERT) и генеративную модель (например, GPT).

Обучение: Для каждой пары «запрос-ответ» из обучающих диалогов модель семантической близости находит наиболее релевантный факт из базы знаний. Затем запрос и факт конкатенируются (объединяются) и подаются на вход генеративной модели. Модель обучается воспроизводить эталонный человеческий ответ, используя этот контекст.

Применение (In-use): Когда поступает новый запрос, система находит релевантный факт, конкатенирует его с запросом и подает в обученную генеративную модель для создания ответа.

Актуальность для SEO

Высокая. Retrieval-Augmented Generation (RAG) является стандартом де-факто в 2024-2025 годах для «заземления» (grounding) больших языковых моделей (LLM) на внешних данных, обеспечения фактологической точности и снижения галлюцинаций. Описанный подход критически важен для современных диалоговых систем (Алиса, YandexGPT) и генеративного поиска (SGE).

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (8/10). Хотя патент фокусируется на чат-ботах, описанная методология RAG напрямую применима к генеративному поиску (Search Generative Experience, SGE). Патент раскрывает, как Яндекс выбирает и использует внешние факты для обоснования своих ответов, сгенерированных ИИ. Для SEO-специалистов это означает необходимость стратегической адаптации к AIO (AI Optimization) – оптимизации контента для извлечения в качестве этих «фактов» системой RAG.

Детальный разбор

Термины и определения

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Трансформерная модель (только энкодер). Упоминается как возможная архитектура для Semantic Similarity ML model.

BM25 / BM25+

Классические алгоритмы ранжирования (Ranking Functions), основанные на TF-IDF. Упоминаются как возможный эвристический метод для идентификации релевантных фактов.

Concatenation (Конкатенация)

Процесс объединения запроса и релевантного факта перед подачей в генеративную модель. В патенте уточняется, что это может быть конкатенация их векторных эмбеддингов.

Dialogue Data (Диалоговые данные)

Набор данных, состоящий из пар диалогов на естественном языке: человеческий запрос (Human Request) и человеческий ответ (Human Answer).

Fact Data (Фактические данные)

База знаний, содержащая текстовые представления фактов. Источниками могут быть энциклопедии, новости, доверенные веб-ресурсы.

Generative ML model (Генеративная модель)

Модель (LLM), обучаемая генерировать текстовые ответы. Основана на архитектуре Transformer.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Трансформерная модель (только декодер). Упоминается как возможная архитектура для Generative ML model.

K-Nearest Neighbors (KNN)

Алгоритм поиска ближайших соседей. Используется для нахождения факта, чей векторный эмбеддинг наиболее близок к эмбеддингу запроса в векторном пространстве.

Semantic Similarity ML model (Модель семантической близости)

Эмбеддинг-модель (например, BERT), используемая для генерации векторных представлений текстов и для идентификации релевантных фактов на основе близости в векторном пространстве.

Vector Embedding (Векторный эмбеддинг)

Численное представление текста в многомерном векторном пространстве.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает метод обучения чат-бота, основанный на дополнении входных данных извлеченной информацией (Retrieval Augmentation).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обучения.

1. Система получает Dialogue Data (Q, A) и Fact Data (F).
2. Для заданной пары (Q, A) система использует Semantic Similarity ML model для идентификации релевантного факта (F). Факт должен быть релевантен Q и/или A.
3. Генерируется обучающий набор данных. Каждый объект содержит: (i) Запрос Q, (ii) Факт F, (iii) Метку (Label), которой является человеческий ответ A.
4. Обучение Generative ML model: На вход модели подается конкатенация Q и F. Модель генерирует машинный ответ (M).
5. Оптимизация: Минимизируется разница между M и A. Это обучает систему генерировать ответы с учетом контекста факта F.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует процесс идентификации релевантного факта.

1. Генерация векторных эмбеддингов (Vector Embeddings) для Q, A и F.
2. Отображение эмбеддингов в векторное пространство.
3. Идентификация релевантного факта F как факта, чей эмбеддинг является ближайшим (closest) к эмбеддингу Q и/или A.

Claims 3-6 (Зависимые): Уточняют алгоритмы для поиска ближайшего факта.

• Упоминается использование алгоритма K-nearest neighbors (KNN) (Claim 3).
• Упоминается использование эвристических алгоритмов (Claim 4), в частности, функций ранжирования (Claim 5), таких как BM25 (Claim 6). Это указывает на возможность гибридного поиска.

Claim 8 (Зависимый от 1): Уточняет, что конкатенация Q и F представляет собой конкатенацию их соответствующих векторных эмбеддингов.

Claim 10 (Зависимый от 1): Описывает процесс использования (In-use/Inference) обученной системы.

1. Получение нового запроса пользователя.
2. Идентификация релевантного факта с помощью Semantic Similarity ML model.
3. Подача конкатенации запроса и факта в Generative ML model для генерации ответа.

Где и как применяется

Изобретение описывает архитектуру и обучение диалоговой системы (чат-бота) или системы генеративного поиска (SGE). Оно не является частью традиционного ранжирования веб-поиска (L1-L4).

INDEXING (Индексирование фактов)
Офлайн-процесс. Fact Data (собранные краулером из веба) обрабатываются Semantic Similarity ML model для генерации векторных эмбеддингов. Эти эмбеддинги сохраняются в векторном индексе для быстрого поиска.

QUERY PROCESSING (Обработка запроса) и RETRIEVAL
Онлайн-процесс. Запрос пользователя векторизуется. Затем система выполняет поиск (Retrieval) в векторном индексе (используя KNN) и/или текстовом индексе (используя BM25) для нахождения семантически релевантных фактов.

Генерация Ответа (NLG Layer)
Онлайн-процесс. После извлечения факта система выполняет Augmentation (конкатенация запроса и факта). Эта информация подается на вход Generative ML model (LLM), которая синтезирует финальный ответ пользователю (Generation).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Критически влияет на ценность контента, который может служить источником для Fact Data: справочные материалы, новости, энциклопедические статьи, FAQ, обзоры продуктов. Контент должен быть фактологически точным и четко структурированным.
• Специфические запросы: Влияет на обработку информационных и контекстных запросов в диалоговых системах и генеративном поиске.

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух контекстах:

1. Обучение (Training/Fine-tuning): Применяется для улучшения способности генеративной модели использовать фактический контекст при создании ответа.
2. Применение (In-use/Inference): Применяется в реальном времени при каждом взаимодействии пользователя с чат-ботом/генеративной системой.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает три фазы: Предобучение, Тонкая настройка (Fine-tuning) и Использование.

Процесс А: Предобучение (Pre-training) (Описан как первый этап)

1. Сбор данных: Получение большого объема Dialogue Data (Q, A).
2. Обучение: Generative ML Model обучается предсказывать A, получая на вход Q (без фактов).

Процесс Б: Тонкая настройка (Fine-tuning) — Ядро изобретения

1. Сбор данных: Получение Dialogue Data (Q, A) и Fact Data (F).
2. Идентификация релевантных фактов: Для каждой пары (Q, A) используется Semantic Similarity Model для поиска наиболее релевантного факта F (используя векторную близость эмбеддингов, KNN или BM25).
3. Формирование обучающего набора: Создание троек {Q, F, Label=A}.
4. Обучение генеративной модели:
   1. Конкатенация Q и F (текста или эмбеддингов).
   2. Подача конкатенации на вход Generative ML Model.
   3. Генерация машинного ответа M.
   4. Оптимизация функции потерь (Loss Function) между M и A.

Процесс В: Использование (In-use / Inference)

1. Получение запроса: Система получает новый запрос Q_new.
2. Поиск факта (Retrieval): Использование Semantic Similarity Model для поиска наиболее релевантного факта F_rel.
3. Аугментация (Augmentation): Конкатенация Q_new и F_rel.
4. Генерация (Generation): Подача конкатенации на вход обученной Generative ML Model для генерации финального ответа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Это основные данные. Используются тексты человеческих диалогов (Dialogue Data) для обучения и тексты из базы знаний (Fact Data) для аугментации. Семантическое содержание этих текстов критически важно.
• Временные факторы: Упоминается, что Fact Database может регулярно обновляться (ежедневно, еженедельно), чтобы факты оставались актуальными.

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные Эмбеддинги (Vector Embeddings): Генерируются Semantic Similarity ML model. В патенте упоминается, что эта модель может быть основана на BERT и обучена с помощью Masked Language Modeling (MLM).
• Метрики семантической близости: Используются для определения релевантности факта диалогу. Основаны на расстоянии между векторами в векторном пространстве («closest»).
• Алгоритмы поиска релевантности:
  • K-Nearest Neighbors (KNN): Для поиска ближайших векторов.
  • BM25 / BM25+: Эвристические функции ранжирования, основанные на TF-IDF, упомянутые как альтернативный метод поиска.
• Функция потерь (Loss Function): Метрика для обучения генеративной модели (например, Cross-Entropy Loss).
• Архитектуры моделей: Используются Transformer-based модели. Для генеративной модели упоминаются конфигурации GPT (только декодер) или Encoder-Decoder.

Выводы

1. Яндекс активно внедряет RAG: Патент подтверждает использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) как ключевого механизма для улучшения качества ответов диалоговых систем (Алиса, YandexGPT) и, вероятно, генеративного поиска. Причем RAG применяется как на этапе обучения (fine-tuning), так и на этапе использования (inference).
2. Факты как основа генерации: Качество ответов напрямую зависит от способности системы находить и использовать релевантные факты из Fact Data. Цель — сделать ответы более естественными, обоснованными и актуальными.
3. Критическая роль семантического (векторного) поиска: Эффективность RAG зависит от Semantic Similarity Model (BERT-подобные модели) и быстрого поиска в векторном пространстве (KNN). Это подчеркивает важность семантического понимания контента.
4. Возможность гибридного поиска: Упоминание BM25 наряду с KNN указывает на то, что для поиска фактов может использоваться гибридный подход, сочетающий семантическую близость и точное вхождение ключевых слов.
5. Стратегическое значение AIO и E-E-A-T: Поскольку Fact Data наполняется из веба (новости, энциклопедии), это имеет стратегическое значение для SEO. Сайты должны стремиться стать авторитетными источниками фактов (E-E-A-T), оптимизированными для извлечения системами RAG (AIO).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент критически важен для стратегии оптимизации под AI-ответы и RAG-системы (AIO — AI Optimization). Рекомендации направлены на то, чтобы контент сайта стал источником для Fact Data.

• Создание четкого и авторитетного фактического контента: Контент должен быть точным, лаконичным и актуальным. Используйте формат определений, списков, FAQ. Это облегчает извлечение информации системой RAG.
• Оптимизация под семантический поиск: Контент должен быть семантически насыщенным. Поскольку поиск фактов основан на векторной близости (KNN), необходимо обеспечить четкость формулировок и всестороннее покрытие темы (Topical Authority), чтобы Semantic Similarity Model высоко оценила релевантность вашего контента.
• Учет гибридного поиска (Векторы + BM25): Обеспечьте наличие ключевых слов и точных формулировок (для BM25), не жертвуя при этом семантической глубиной (для векторного поиска).
• Структурирование данных и E-E-A-T: Используйте микроразметку и четкую структуру для облегчения извлечения фактов. Повышение авторитетности ресурса (E-E-A-T) увеличивает вероятность использования его информации в качестве надежного источника для RAG.

Worst practices (это делать не надо)

• «Водянистый» контент без фактов: Контент с общими фразами и без конкретики не будет извлечен RAG-системой в качестве релевантного факта.
• Неоднозначные или сложные формулировки: Это может привести к неправильной интерпретации семантической моделью и снижению релевантности в векторном пространстве.
• Устаревшая информация: База фактов обновляется. Предоставление устаревших данных снижает ценность контента как источника для RAG.
• Игнорирование семантики в пользу Keywords Stuffing: Фокусировка только на плотности ключевых слов неэффективна для векторного поиска, который является основой описанной системы RAG.

Стратегическое значение

Патент подтверждает глобальный тренд перехода от традиционного поиска к генеративным ответам, основанным на RAG. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает смещение фокуса с позиций в выдаче (ТОП-10 синих ссылок) на то, чтобы стать источником знаний (Source of Truth) для AI-систем. Важно не просто ранжироваться, а предоставлять факты, которые будут извлечены (Retrieval) и использованы генеративной моделью для ответа пользователю (AIO).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента киносайта для RAG (AIO)

1. Запрос пользователя (Current Query): Пользователь спрашивает у Алисы (или в генеративном поиске): «Как там новый Аватар?».
2. Действие системы (RAG Retrieval): Semantic Similarity Model ищет релевантные факты в Fact Data.
3. Действие SEO (Оптимизация контента): На странице фильма на сайте размещен четкий блок: «Сборы ‘Аватар-2’ в первый уикенд составили $134 миллиона по всему миру».
4. Результат Retrieval: Система извлекает этот факт как наиболее релевантный.
5. Действие системы (RAG Generation): Generative ML Model получает конкатенацию запроса и факта.
6. Результат (Ответ ИИ): «Отлично! Фильм стартовал очень мощно, заработав $134 миллиона в первый уикенд.»
7. Вывод: Четкое представление факта позволило системе RAG использовать контент сайта для генерации информативного и естественного ответа.

Вопросы и ответы