Как работает Retrieval-Augmented Generation в контексте больших языковых моделей?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) в контексте больших языковых моделей работает следующим образом: когда поступает запрос, система RAG сначала извлекает релевантную информацию из большого набора данных или базы знаний, а затем использует эту информацию для формирования более информированного и точного ответа. habr.com

Система RAG включает два компонента: habr.com

1. Компонент поиска (Retriever). habr.com Отвечает за поиск и извлечение наиболее подходящей информации из внешних источников. habr.com Он анализирует запрос и находит фрагменты данных, которые могут быть полезны для точного ответа. habr.com
2. Компонент генерации (Generator). habr.com Использует найденную информацию для создания ответа. habr.com В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на предобученные знания, этот компонент может включать актуальные и релевантные данные, улучшая качество ответа. habr.com

RAG позволяет большим языковым моделям получать доступ к внешним знаниям, хранящимся в большом корпусе документов, что улучшает их способность генерировать точные и информативные ответы, особенно для запросов, требующих знаний, выходящих за рамки данных предварительного обучения. vc.ru