Некоторые ключевые преимущества использования метода RAG (Retrieval-Augmented Generation) в современных поисковых системах:

• Контекстуальное понимание. 2 В отличие от традиционного поиска, основанного на ключевых словах, RAG анализирует смысл запроса и ищет информацию, релевантную этому смыслу, даже если она выражена другими словами. 2
• Точные и связные ответы. 2 RAG генерирует связный ответ на запрос, синтезируя информацию из нескольких источников, что экономит время и усилия пользователя. 2
• Адаптация к сложным запросам. 2 RAG эффективно обрабатывает сложные, многогранные запросы, которые сложно сформулировать в виде ключевых слов. 2 Он способен «разобрать» запрос на составляющие и найти информацию, релевантную каждой из них. 2
• Актуальность информации. 2 RAG основывается на внутренней базе знаний, поэтому ответы всегда актуальны и отражают специфику организации. 2
• Объяснение источника информации. 2 RAG может указывать, на основе каких документов был сгенерирован ответ, что повышает доверие к информации и позволяет пользователю самостоятельно проверить её. 2
• Экономическая эффективность. 13 С RAG нет необходимости постоянно переобучать весь LLM, когда появляется новая информация. 3 Вместо этого модель может извлекать соответствующие данные в режиме реального времени, что делает её более ресурсоэффективным подходом. 3