RAG (генерация дополненного извлечения) отличается от других методов обработки естественного языка тем, что предоставляет языковым моделям (LLM) дополнительную информацию из внешнего источника знаний. 1 Это позволяет LLM генерировать более точные и контекстные ответы. 1

Некоторые различия RAG с другими подходами:

• В отличие от промптинга, где результат сильно зависит от качества составления запроса, RAG обеспечивает более стабильные и предсказуемые результаты. 3
• В отличие от файн-тюнинга, требующего значительных вычислительных ресурсов и времени на переобучение модели, RAG предлагает более гибкий и экономичный способ адаптации модели к конкретным задачам. 3
• В отличие от традиционных языковых моделей, которые ограничены знаниями, полученными во время обучения, RAG обеспечивает динамическую интеграцию новой информации без необходимости переобучения базовой модели. 3
• В отличие от обычных языковых моделей, которые могут генерировать правдоподобные, но фактически неверные ответы, RAG всегда опирается на конкретные источники информации, что существенно снижает риск галлюцинаций и повышает доверие к результатам. 3