Использование актуальных веб-данных для обоснования программ магистратуры в области права с целью снижения уровня галлюцинаций.

Почему системам LLM, используемым в производственных условиях, необходим поиск в реальном времени через веб-интерфейс для преодоления проблем с недостатком знаний и устаревшими обучающими данными?

Кимберли Фессел 19 мая 2026 г. 9 мин чтения Поделиться Спонсор: SerpApi

Всё чаще бытует мнение, что если подключить большую языковую модель (БЯМ) к вашей производственной системе или приложению, она просто «узнает», как отвечать на ваши вопросы. К сожалению, это не так. Какими бы впечатляющими ни были БЯМ, им, как и любой другой модели, необходим доступ к данным. Большинство БЯМ имеют встроенный порог знаний — точку, где заканчиваются обучающие данные. Когда пользователи задают вопросы об информации после этой даты, модель всё ещё может давать ответы, но неверные.

Мы называем эти некачественные ответы галлюцинациями LLM, но на самом деле это ожидаемый результат несоответствия информации. LLM обучаются на статичных снимках интернета, но клиенты, взаимодействующие с ботами поддержки, менеджеры, использующие внутренних ИИ-помощников, и отделы продаж, зависящие от помощников по продукту, ожидают знаний в реальном времени и актуальных данных. Ваш LLM изначально не знает о последних новостях, обновлениях политики, изменении цен конкурентов или изменениях в документации API. Вам необходимо подкрепить его свежими внешними данными, чтобы убедиться в правильности его ответов (предоставленных с непоколебимой уверенностью).

Что такое заземление LLM?

Использование готовых LLM-систем подразумевает добавление внешней, актуальной информации на момент генерации. Неподготовленные LLM-системы, работающие по умолчанию, в основном полагаются на свои обучающие данные и подсказки пользователя. Это работает во многих сценариях, но не тогда, когда вопрос требует свежей информации, такой как последние налоговые правила или требования к финансовой отчетности. Готовые LLM-системы имеют доступ к актуальным источникам знаний. Они меньше подвержены искажениям и выдают более надежные результаты.

Представьте себе, что у вас есть логический механизм без доступа к интернету (необоснованный логический механизм), в отличие от механизма, способного искать информацию в реальном времени (обоснованный логический механизм). Для этого обоснованные логические механизмы могут использовать внешние динамические источники данных, системы поиска или даже данные из интернета в реальном времени. Наиболее распространенный способ реализации этого сегодня — это генерация с дополненной информацией (RAG), но, как вы скоро увидите, даже у RAG есть свои ограничения.

Почему RAG не оправдывает ожиданий в производстве

Генерация с расширенным поиском (Retrieval augmented generation, RAG) обычно работает путем выбора релевантного контекста из предварительно вычисленных хранилищ векторов (часто реализованных в виде векторных баз данных) и предоставления его в LLM во время выполнения запроса. Это улучшает ответ LLM, подкрепляя его внешними источниками знаний, такими как внутренние документы компании или спецификации продукции. Хотя системы RAG очень эффективны для стабильных баз знаний, их актуальность зависит от качества извлекаемых данных. Вам потребуется постоянно обновлять хранилища векторов, чтобы обеспечить доступ RAG к актуальным данным. Любая задержка в обработке данных снова приводит к искажениям в виде устаревших ответов.

Данные из интернета в режиме реального времени кардинально меняют правила игры. Благодаря векторным хранилищам RAG, ваша магистр права получает моментальный снимок ситуации; а благодаря информации из интернета в режиме реального времени, ваша магистр права получает постоянно обновляемое представление о реальности. Данные из интернета в режиме реального времени помогают решить проблему актуальности, а также обеспечивают вашей магистрале права дополнительную информацию по запросам с длинным хвостом или неиндексированным запросам. RAG может не иметь вектора для нужной вам точной формулировки, но если вы предоставите вашей магистрале права доступа к результатам поиска в режиме реального времени, она сможет дать точный ответ. Данные из интернета в режиме реального времени звучат как отличное дополнение, но настройка и поддержка необходимой структуры для их интеграции с вашей магистралой права быстро становятся сложными. Вот тут-то и пригодится управляемая поисковая инфраструктура.

SerpApi — это API для веб-поиска, предоставляющий структурированные результаты в реальном времени от поисковых систем, таких как Google, Bing, Amazon и более чем 100 других. Он поддерживает парсинг, прокси и CAPTCHA, позволяя разработчикам легко интегрировать надежные данные поиска через простой API. Подробнее

Как выглядит управляемая поисковая инфраструктура для программ магистратуры в области права (LLM)

Управляемая поисковая инфраструктура предоставляет возможность получать результаты поиска в режиме реального времени без необходимости создания собственных парсеров. Эти сервисы абстрагируют процесс извлечения поисковых данных, позволяя вам сосредоточиться на ваших производственных системах LLM. На практике они значительно упрощают подключение вашей системы LLM к данным в реальном времени из интернета, как в автономном режиме, так и в сочетании с системой RAG.

Большинство управляемых инструментов поиска делятся на несколько категорий: традиционные API поиска, API страниц результатов поиска (SERP), платформы поиска, встроенные в LLM, и встроенные инструменты веб-поиска LLM. Традиционные API поиска предлагают простой способ получения отобранного подмножества результатов поиска. API SERP обеспечивают более полный и структурированный доступ к SERP. Например, SerpApi — это API веб-поиска, который разработчики могут использовать для легкого объединения результатов поиска в реальном времени из более чем ста API с любым приложением. Более новые инструменты, встроенные в LLM, такие как Tavily и Exa, ориентированы на упрощение интеграции LLM путем возврата переранжированных или обобщенных результатов. Инструменты поиска, встроенные в LLM, обеспечивают бесшовную интеграцию, но обычно предоставляют сжатые результаты с ограниченным контролем над источниками данных.

Каждый из этих подходов предлагает баланс контроля, прозрачности и простоты интеграции, но все они служат одной цели: привязке LLM к веб-данным в реальном времени. После создания этого уровня следующим шагом является интеграция результатов поиска в ваш конвейер LLM.

Шаблоны для интеграции веб-поиска в реальном времени в конвейеры обработки данных для магистратуры в области права.

При добавлении данных поиска в реальном времени в конвейер обработки данных LLM следует учитывать, насколько вы контролируете работу LLM, какой уровень задержки вы готовы допустить и насколько сложными вы готовы управлять. Существует три основных архитектурных шаблона для интеграции внешних данных в реальном времени в производственные системы LLM, каждый из которых имеет свои компромиссы по этим параметрам.

Конвейеры поиска в первую очередь

Конвейеры, ориентированные на поиск, делают именно то, что следует из их названия: сначала выполняется поиск. Когда пользователь отправляет запрос, система немедленно вызывает API поиска и внедряет результаты в запрос, предоставляя LLM контекст в реальном времени для генерации ответа. Эта схема во многом повторяет RAG, за исключением того, что дополнительный контекст поступает из веб-данных в реальном времени, а не из статического векторного хранилища.

Этот шаблон хорошо работает, когда вам постоянно нужны результаты поиска, особенно если у вас уже есть конвейер обработки данных в стиле RAG. Он прост в реализации, детерминирован и имеет относительно низкую задержку, поскольку каждый запрос проходит один и тот же этап поиска. Однако он также негибкий: поисковый запрос всегда выполняется независимо от того, нужен он или нет, и нет возможности уточнять запросы или корректировать получение данных на основе промежуточных результатов.

Использование инструментов

В системе с использованием инструментов, LLM динамически вызывает API поиска только тогда, когда определяет, что ей необходима внешняя информация. Пользователь задает вопрос; LLM решает, достаточно ли у нее контекста; если нет, она инициирует вызов API поиска. Затем результаты передаются обратно в модель, которая использует их для генерации окончательного ответа. В некоторых системах LLM может совершать несколько вызовов инструментов для уточнения или расширения своего запроса.

Рассмотрите этот шаблон для вашего конвейера обработки данных LLM, когда только некоторые запросы требуют данных из реального веб-пространства. Системы, использующие инструменты, более гибкие и эффективные, чем конвейеры, ориентированные на поиск, поскольку они избегают ненужных поисковых запросов. Однако они вносят дополнительную сложность и могут быть сложнее в отладке, поскольку LLM имеет больший контроль над тем, когда и как происходит получение данных.

По сравнению с подходами, основанными на поиске, этот подход переносит управление с системы на модель, но, как правило, это все еще одноэтапный процесс принятия решений, а не итеративный.

Агентные петли

Агентные циклы — это системы LLM, в которых модель итеративно рассуждает, вызывает инструменты и совершенствует свой подход до тех пор, пока не выполнит задачу. Эти системы обычно предназначены для более сложных задач, таких как анализ конкурентов или устранение неполадок в продукте, где одного поиска недостаточно. Агент LLM может выполнять несколько веб-поисков по мере необходимости, постепенно исследуя, проверяя и совершенствуя свой ответ.

Такая конфигурация лучше всего подходит для задач, требующих планирования и стратегии, где модель функционирует скорее как исследовательский агент, чем как чат-бот. В отличие от двух предыдущих вариантов, получение информации — это не разовое решение, а непрерывный итеративный цикл рассуждений и поиска. Однако эта гибкость не обходится без затрат. Многократные вызовы инструментов увеличивают задержку и стоимость дополнительного использования API, а такие системы, как правило, сложнее в разработке, отладке и управлении.

Пример кода: Привязка магистерской программы к данным поиска в реальном времени.

Вот простой пример на Python, демонстрирующий конвейер обработки данных, ориентированный на поиск, который связывает LLM с данными из реального веб-пространства через SerpApi:

 import serpapi import openai # Live web search (SerpApi) def get_search_results(query): client = serpapi.Client(api_key="YOUR_SERPAPI_API_KEY") results = client.search({"q": query}) # Extract top snippets snippets = [] for r in results.get("organic_results", [])[:5]: snippets.append({ "title": r.get("title"), "snippet": r.get("snippet"), "link": r.get("link") }) return snippets # Build LLM prompt, grounded with live context def build_prompt(user_question, search_results): context = "nn".join( f"{r['title']}n{r['snippet']}" for r in search_results ) return f""" You are a helpful assistant grounded in live web data. Use the context below to answer the question. Context: {context} Question: {user_question} Answer: """ # Call LLM (example with OpenAI) def ask_llm(prompt): client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_KEY_HERE") response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response.choices[0].message.content # Full pipeline def answer_question(question): search_results = get_search_results(question) prompt = build_prompt(question, search_results) return ask_llm(prompt) # Example usage print(answer_question("What are the latest trends in LLM grounding?")) # Example of expected output, which will naturally change over # time: # # The latest trends in LLM grounding include: # 1. **Pre-training on Publicly Available Data**: Developers are # focusing on utilizing publicly accessible datasets to enhance the # foundational knowledge of LLMs. # 2. **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**: This technique # combines retrieval of relevant information with generative # capabilities, allowing models to produce more accurate and # contextually grounded responses by accessing external data. # 3. **Fine-tuning on Domain-Specific Data**: Tailoring models to # specific fields ensures that they better understand the nuances # and requirements of particular applications, leading to improved # performance. These trends aim to mitigate issues such as # hallucination and enhance the accuracy and relevance of responses # generated by LLMs. 

Не владеете Python? Не проблема. SerpApi работает со многими другими языками, включая JavaScript, Ruby, Rust и даже Google Sheets.

Обратите внимание, что для доступа к этим библиотекам вам потребуется установить клиент поиска Google от SerpApi ( pip install serpapi ) и клиент OpenAI ( pip install openai ). Вам также понадобятся ключи API как для вашего поставщика LLM (например, OpenAI, ценообразование на основе использования), так и для вашей управляемой поисковой инфраструктуры (например, SerpApi, доступен бесплатный уровень). SerpApi также предоставляет дополнительные руководства и инструкции по интеграции для быстрого начала работы над созданием LLM-приложений, основанных на поиске.

Заключение

Чтобы избежать иллюзий относительно недавних событий, цен или политики, необходимо подкреплять ваши знания в области управления жизненным циклом данных актуальной информацией. RAG предоставляет полезный контекст для пользовательских запросов, но его существующие векторные хранилища могут быстро устаревать. Включение данных веб-поиска в реальном времени помогает восполнить этот пробел в актуальности и повышает надежность в быстро меняющихся областях.

Управляемая поисковая инфраструктура помогает абстрагироваться от сложностей получения веб-данных в реальном времени, и, как только эти данные станут доступны, вы сможете интегрировать их в свои конвейеры LLM с помощью одной из трех основных архитектур: поиск в первую очередь, использование инструментов или агентные циклы. Каждый подход имеет свои компромиссы в отношении контроля, задержки и сложности.

Среди них конвейеры, ориентированные на поиск, являются самым простым способом привязать вашу модель LLM к реальным данным. Они всегда инициируют вызов API поиска перед генерацией модели LLM. Приведенный выше пример кода демонстрирует этот шаблон с использованием SerpApi в качестве управляемого слоя поиска.

Если вы хотите изучить этот вопрос подробнее, SerpApi Playground станет полезной отправной точкой для экспериментов с реальными данными поиска. Он предоставляет доступ к широкому спектру поисковых API, включая Google Search и AI Overviews.

SerpApi — это API для веб-поиска, предоставляющий структурированные результаты в реальном времени от поисковых систем, таких как Google, Bing, Amazon и более чем 100 других. Он поддерживает парсинг, прокси и CAPTCHA, позволяя разработчикам легко интегрировать надежные данные поиска через простой API. Подробнее

Темы:

Источник: towardsdatascience.com