Ինչու մենք ընտրեցինք RAG-ը, այլ ոչ թե fine-tuning-ը միջադեպերի վերլուծության համար

Selectel-ի անվտանգության ինժեներ Անտոն Դյատլովը կիսվում է SOC-ում միջադեպերի նախնական վերլուծության ավտոմատացման իր փորձով: Հիմնական խնդիրը կեղծ ազդանշանների մշակման հետ կապված ռուտինային աշխատանքի մեծ ծավալն է, որը շեղում է վերլուծաբաններին կարևոր խնդիրներից: LLM-ի ֆայն-թյունինգի աշխատատար գործընթացի փոխարեն, թիմը որոշեց ներդնել RAG (Retrieval-Augmented Generation) ճարտարապետություն՝ օգտագործելով տեղային լեզվական մոդել և վավերացման լրացուցիչ փուլ: Այս մոտեցումը թույլ է տալիս հարստացնել ազդանշանները համատեքստով և ավտոմատացնել փաստաթղթավորումը՝ առանց գաղտնի տվյալները արտաքին ծառայություններ ուղարկելու: Հոդվածում մանրամասն նկարագրվում է համակարգի կառուցվածքը, RAG-ի ընտրության առավելությունները և շահագործման ընթացքում հանդիպած դժվարությունները: Լուծումը թույլ տվեց զգալիորեն նվազեցնել L1 վերլուծաբանների ծանրաբեռնվածությունը՝ պահպանելով տվյալների նկատմամբ վերահսկողությունը և համակարգը ընկերության ենթակառուցվածքի հատուկ կարիքներին հարմարեցնելու ճկունությունը: