Архитектура RAG
RAG — это фреймворк искусственного интеллекта, который оптимизирует результаты модели большого языкового моделирования (LLM), ссылаясь на достоверную базу знаний вне источников обучения. RAG комбинирует возможности LLM с преимуществами традиционных систем информационного поиска, таких как базы данных, чтобы помочь ИИ писать более точные и актуальные тексты.
Использование RAG в реальных приложениях
Применение RAG широко распространено сегодня в различных областях. Некоторые общие примеры использования включают улучшение систем вопросов и ответов за счет извлечения точной информации из авторитетных источников, упрощение создания контента и предоставление точных и контекстно значимых ответов в чат-ботах и виртуальных ассистентах.
Основные проблемы
Хотя применение RAG очень мощно в области поиска информации, имеются некоторые ограничения, которые необходимо учитывать для эффективного использования RAG. К ним относятся сложности интеграции с внешними источниками данных, проблемы конфиденциальности, задержки в ответе и надежность источников данных.
Тенденции развития
Будущее применения RAG включает создание мультимодальных систем, способных обрабатывать различные типы данных, что позволит расширить сферу применения ИИ в различных отраслях.
