«`html
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Важная технология для вашего бизнеса
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это технология машинного обучения, объединяющая преимущества поисковых и генеративных моделей. Она позволяет обрабатывать большие объемы информации и создавать согласованные ответы с учетом контекста. RAG использует внешние источники данных для извлечения информации и генерации ответа на основе данной информации и запроса пользователя. Это позволяет получать более точные и всесторонние результаты по сравнению с моделями, основанными только на генерации.
Standard RAG
Standard RAG — это основная модель Retrieval-Augmented Generation, использующая двухэтапный процесс для извлечения информации и создания ответа. Она полезна, когда требуется точная и фактическая информация, например, в системах вопрос-ответ или при обобщении больших документов.
Corrective RAG
Corrective RAG — улучшенная модель, корректирующая потенциальные ошибки в созданном ответе. Она особенно полезна в точных областях, таких как медицинская диагностика, правовые консультации или научные исследования.
Speculative RAG
Speculative RAG — модель, позволяющая делать обоснованные предположения, когда информация неполная или двусмысленная. Она полезна в исследовательских работах и начальных консультациях в финансах, маркетинге и разработке продуктов.
Fusion RAG
Fusion RAG — передовая модель, объединяющая информацию из различных источников для создания комплексного ответа. Она полезна для сложных процессов принятия решений, таких как стратегическое планирование или формулирование политики.
Agentic RAG
Agentic RAG — модель, позволяющая системе самостоятельно определять нужную информацию и способы ее извлечения, что полезно в динамичных средах, например, в системах автономного исследования и интеллектуальных помощниках.
Self RAG
Self RAG — вариация модели, подчеркивающая способность системы оценивать свою производительность. Она полезна в образовательных приложениях и обучении.
Graph RAG
Graph RAG — модель, использующая графовые структуры данных для извлечения информации на основе взаимосвязей. Она полезна в областях, требующих глубокого понимания взаимосвязей, например, в биологических исследованиях.
Modular RAG
Modular RAG — гибкая и настраиваемая модель, которая позволяет разделить извлечение и генерацию информации на отдельные оптимизированные модули. Она подходит для различных приложений, включая гибридные системы поддержки клиентов.
RadioRAG
RadioRAG — специализированная реализация RAG, созданная для внедрения реальной и актуальной информации в языковые модели для радиологии. Она улучшает диагностические возможности языковых моделей, особенно в области медицины.
«`
