Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG — это сложная техника искусственного интеллекта, которая улучшает работу LLM, извлекая соответствующие документы или информацию из внешних источников во время генерации текста; в отличие от традиционных LLM, которые полагаются исключительно на внутренние данные обучения, RAG использует актуальную информацию для предоставления более точных и контекстно соответствующих ответов.
Применение RAG
RAG широко используется в приложениях, где точная и контекстная генерация критична. Некоторые распространенные случаи использования включают:
- Техническая поддержка: RAG предоставляет точные ответы, извлекая соответствующую информацию из руководств по продуктам, ЧЗВ, или баз данных клиентов.
- Здравоохранение и исследования: RAG улучшает языковые модели для генерации идей посредством извлечения и ссылок на научные статьи или исследовательские наборы данных в медицинских или научных исследованиях.
- Чат-боты: Чат-боты, ориентированные на конкретную область, могут значительно улучшиться с помощью RAG, обеспечивая, что ответы основаны на более широком наборе данных, чем то, что использовалось во время начального обучения.
