Некоторые преимущества RAG (Retrieval-Augmented Generation) по сравнению с обычными языковыми моделями:
Повышенная точность и надёжность. ru.wikipedia.org RAG обеспечивает доступ к актуальным и надёжным фактам, что снижает вероятность генерации неверного или вводящего в заблуждение контента. ru.wikipedia.org
Уменьшение галлюцинаций. ru.wikipedia.org RAG предоставляет модели конкретные, извлечённые факты, что значительно снижает вероятность создания ответов, не основанных на реальных данных. ru.wikipedia.org
Улучшение контекстуальности ответов. ru.wikipedia.org RAG позволяет моделям получать доступ к свежей информации в режиме реального времени, что особенно важно в динамичных областях. ru.wikipedia.org
Повышение доверия пользователей. ru.wikipedia.org RAG способствует этому за счёт предоставления источников информации, использованных для формирования ответа. ru.wikipedia.org
Экономическая эффективность. ru.wikipedia.org RAG обеспечивает более экономичный способ адаптации моделей к новым данным и доменам знаний. ru.wikipedia.org
Специфичность домена. www.ultralytics.com RAG можно настроить на получение информации из специальных баз знаний, что позволяет моделям давать ответы экспертного уровня в специализированных областях. www.ultralytics.com
Прозрачность и проверяемость. yandex.cloud Система способна не только выдавать ответ, но и показывать, откуда взяты факты. yandex.cloud
Интеграция с разными моделями, агентами и чат-ботами. ru.wikipedia.org RAG интегрируется в любую большую языковую модель и не зависит только от одного производителя моделей. ru.wikipedia.org
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.