Ответ
Retrieval Augmented Generation (RAG) — это архитектура для языковых моделей, которая комбинирует генерацию текста с извлечением релевантной информации из внешнего хранилища знаний (например, базы документов, векторной БД).
Как это работает:
- Retrieval (Извлечение): Поступающий запрос пользователя преобразуется в векторное представление (эмбеддинг) и используется для поиска наиболее релевантных документов или фрагментов текста из внешнего источника.
- Augmentation (Расширение): Найденные релевантные контексты добавляются к исходному промпту пользователя.
- Generation (Генерация): Языковая модель (например, GPT) получает расширенный промпт и генерирует финальный ответ, основываясь как на своих внутренних знаниях, так и на предоставленном внешнем контексте.
Преимущества RAG:
- Актуальность: Позволяет модели использовать свежие данные, которых не было в её обучающем наборе.
- Точность: Снижает вероятность "галлюцинаций" (выдачи неправдоподобной информации), так как модель опирается на проверенные источники.
- Объяснимость: Можно отследить, из какого документа была взята информация для ответа.
- Контроль: Легче обновлять знания системы, просто добавляя новые документы в хранилище, без дорогостоящего переобучения модели.
Пример применения: Чат-бот для техподдержки, который ищет ответы в актуальной внутренней базе знаний, а не полагается только на общие знания модели.
