Как работает генерация ответов на основе внешних источников в больших языковых моделях?

Генерация ответов на основе внешних источников в больших языковых моделях (LLM) происходит с помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG). ru.wikipedia.org dvasin.com

Принцип работы RAG: dvasin.com

1. Запрос пользователя. dvasin.com Пользователь задаёт вопрос или запрос, на который требуется получить развёрнутый ответ. dvasin.com
2. Генерация первого ответа. dvasin.com LLM сначала обрабатывает запрос и формирует предварительный ответ на основе своих внутренних данных. dvasin.com
3. Поиск релевантной информации. dvasin.com После этого модель запускает процесс поиска информации в выбранных источниках — будь то открытые базы данных или внутренние системы. dvasin.com Важно, что эти источники могут быть специально подобраны для конкретной задачи или ниши. dvasin.com
4. Интеграция данных в ответ. dvasin.com Получив данные из внешних источников, LLM корректирует или дополняет исходный ответ, предоставляя более точную и достоверную информацию. dvasin.com
5. Пояснение точности ответа. dvasin.com В заключение, модель может дополнительно объяснить, почему предоставленный ответ является правильным, ссылаясь на найденные источники и их надёжность. dvasin.com

RAG позволяет модели в реальном времени получать актуальные данные из внешних источников, анализировать их и использовать для генерации ответов. companies.rbc.ru