Как технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему галлюцинаций в языковых моделях?

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

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. blogs.epsilonmetrics.ru Это делает ответы языковых моделей более достоверными. blogs.epsilonmetrics.ru

Некоторые способы, как RAG помогает снизить вероятность галлюцинаций:

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

Однако RAG не может полностью устранить проблему галлюцинаций, и у технологии есть ограничения. www.yahoo.com