Чем отличается RAG от обычного искусственного интеллекта в обработке текстов?

RAG (Retrieval Augmented Generation) отличается от обычного искусственного интеллекта в обработке текстов тем, что он использует внешние источники информации. gimal-ai.ru companies.rbc.ru

Обычные языковые модели (LLM) опираются только на те данные, на которых были обучены. companies.rbc.ru Без регулярного обновления знаний такие модели не способны учитывать новую или специфичную информацию. companies.rbc.ru Чтобы сохранить точность, их приходится постоянно дообучать, что требует времени и ресурсов. companies.rbc.ru

RAG решает эту проблему. companies.rbc.ru Он позволяет модели в реальном времени получать актуальные данные из внешних источников, анализировать их и использовать для генерации ответов. companies.rbc.ru При этом дообучение самой LLM не требуется. companies.rbc.ru

Некоторые другие отличия RAG от обычного искусственного интеллекта:

• Снижение вероятности ошибок. gimal-ai.ru RAG опирается на документы, поэтому риск того, что модель выдумает несуществующий факт, ниже. gimal-ai.ru
• Проверяемость ответов. gimal-ai.ru RAG позволяет указать источник, из которого взята информация. gimal-ai.ru
• Гибкость. gimal-ai.ru Достаточно обновить базу знаний, и система сразу учтёт изменения. gimal-ai.ru
• Применение в областях, где важна точность и актуальность информации. gimal-ai.ru Например, в корпоративных базах знаний, чат-ботах службы поддержки, анализе документов и контрактов. gimal-ai.ru