Чем отличается RAG от других подходов к поиску и извлечению информации?

RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненной выборкой) отличается от других подходов к поиску и извлечению информации тем, что объединяет извлечение информации из внешних источников и генерацию текста. 1

Некоторые особенности RAG:

• Разнообразие источников данных. 1 RAG использует внешние базы знаний, что позволяет создавать более информативный и разнообразный контент. 1
• Преодоление ограничений данных. 1 В отличие от моделей, обученных на статичных наборах данных, RAG способна извлекать актуальные и релевантные сведения из внешних источников. 1
• Контекстуальность и точность. 1 Благодаря объединению извлечённых данных с генерацией, RAG создаёт контент, который лучше соответствует запросу пользователя. 1
• Снижение галлюцинаций. 3 Основываясь на фактических данных из внешних источников, RAG значительно снижает вероятность генерации неверной или бессмысленной информации. 3
• Повышение доверия пользователей. 2 RAG способствует повышению доверия пользователей к сгенерированному контенту за счёт предоставления источников информации, использованных для формирования ответа. 2

RAG сочетает в себе сильные стороны традиционных систем поиска информации (таких как поисковые системы и базы данных) с возможностями генеративных больших языковых моделей. 2