Как Retrieval-Augmented Generation может быть применено в системах «вопрос-ответ»?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет добавлять в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой модель может дать пользователю более полный и точный ответ. habr.com

Процесс работы RAG-системы включает четыре шага: bigdataschool.ru

1. Запрос (Query). bigdataschool.ru Пользователь формулирует и отправляет свой вопрос в систему. bigdataschool.ru
2. Извлечение (Retrieval). bigdataschool.ru Система преобразует текст вопроса в вектор и выполняет поиск по векторной базе данных. bigdataschool.ru Ретривер находит несколько наиболее релевантных фрагментов текста из проиндексированных документов, которые с наибольшей вероятностью содержат ответ. bigdataschool.ru
3. Аугментация (Augmentation). bigdataschool.ru Система формирует новый, расширенный промпт для языковой модели. bigdataschool.ru
4. Генерация (Generation). bigdataschool.ru Обогащённый промпт отправляется в LLM (генератор). bigdataschool.ru Модель анализирует предоставленный контекст и на его основе формулирует связный и точный ответ. bigdataschool.ru

Некоторые области применения RAG в системах «вопрос-ответ»:

• Чат-боты для корпоративных баз знаний. bigdataschool.ru Компании создают RAG-системы, которые отвечают на вопросы сотрудников на основе внутренних документов: политик, инструкций, регламентов и технических спецификаций. bigdataschool.ru
• Автоматизация клиентской поддержки. bigdataschool.ru Чат-боты могут мгновенно находить ответы на вопросы клиентов в руководствах пользователя, FAQ и статьях базы знаний, снижая нагрузку на операторов. bigdataschool.ru
• Образовательные платформы и научные исследования. bigdataschool.ru Системы могут помогать студентам и учёным быстро находить и суммировать информацию из больших объёмов учебных материалов или научных статей. bigdataschool.ru