Retrieval-Augmented Generation (RAG): Последние Исследования и Вызовы

В современном мире AI-технологий Retrieval-Augmented Generation (RAG) становится все более значимым подходом, сочетающим возможности информационного поиска с генеративными способностями больших языковых моделей (LLM). Это позволяет преодолеть ряд ограничений, с которыми сталкиваются традиционные LLM, и обеспечить более точные и основанные на фактах ответы.

Что такое RAG?

RAG — это не отдельная технология, а целый «зонтик» различных компонентов, дизайнерских решений и адаптаций для конкретных доменов. Типичная RAG-система включает:

  1. Компонент приема данных: где данные обрабатываются, встраиваются и сохраняются как контекстные документы в векторной базе данных
  2. Компонент извлечения: где контекстные документы извлекаются и ранжируются по релевантности запросу
  3. Компонент запроса: где промпт с запросом комбинируется с результатами поиска и отправляется в LLM

Читать далее