Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему галлюцинаций в языковых моделях за счёт предоставления доступа к внешним источникам данных. 5

В отличие от стандартных языковых моделей, которые полагаются исключительно на данные, использованные во время их обучения, RAG даёт возможность интегрировать актуальные и проверяемые факты из внешних баз знаний. 5 Это делает ответы языковых моделей более достоверными. 5

Некоторые способы, как RAG помогает снизить вероятность галлюцинаций:

• Модель лучше понимает контекст. 1 Включая внешние источники знаний, RAG позволяет языковой модели лучше понимать нюансы области знаний. 1 В результате ИИ даёт более информированные и релевантные ответы. 1
• Модель постоянно обращается к актуальным данным. 1 Для этого нужно своевременно обновлять базу знаний. 1 Так разработчикам не нужно тратить ресурсы на постоянное дообучение языковой модели. 1
• Модель ссылается на конкретные источники информации. 1 Это снижает вероятность, что языковая модель, не найдя подходящей информации для ответа, просто выдумает его. 1
• Модель сообщает, что не знает ответа, если в базе данных не нашлось информации по запросу. 14

Однако RAG не может полностью устранить проблему галлюцинаций, и у технологии есть ограничения. 2