Преимущества RAG (Retrieval-Augmented Generation) перед традиционными языковыми моделями:

• Разнообразие источников данных. 3 RAG использует внешние базы знаний, что позволяет создавать более информативный и разнообразный контент, обогащённый извлечённой информацией. 3
• Преодоление ограничений данных. 3 В отличие от моделей, обученных на статичных наборах данных, RAG способна извлекать актуальные и релевантные сведения из внешних источников. 3 Это делает её эффективной в задачах, где доступ к данным ограничен или данные быстро устаревают. 3
• Контекстуальность и точность. 3 Благодаря объединению извлечённых данных с генерацией, RAG создаёт контент, который лучше соответствует запросу пользователя. 3 Это обеспечивает более высокую релевантность и точность по сравнению с традиционными методами генерации. 3
• Гибкость и актуальность. 23 RAG-модели могут легко адаптироваться к новой информации, обновляя поисковую базу данных, что делает их более гибкими и современными по сравнению с моделями, которые полагаются исключительно на статичные, предварительно обученные знания. 2