Как работает модель RAG (Retrieval-Augmented Generation) в современных поисковых системах?

Модель RAG (Retrieval-Augmented Generation) работает за счёт подключения генеративной модели к внешней актуальной базе знаний. www.ultralytics.com Это позволяет модели «извлекать» релевантную информацию перед генерацией ответа, опираясь на проверяемые факты и снижая вероятность галлюцинаций или устаревших ответов. www.ultralytics.com

Процесс RAG можно разделить на два основных этапа: поиск и генерация: www.ultralytics.com

1. Поиск: www.ultralytics.com

• Когда пользователь даёт подсказку или задаёт вопрос, система RAG сначала использует подсказку для поиска релевантной информации в источнике знаний. www.ultralytics.com Этот источник обычно представляет собой векторную базу данных, содержащую вкрапления документов, статей или других данных. www.ultralytics.com
• Компонент ретривера определяет и извлекает наиболее релевантные фрагменты текста или данных на основе запроса пользователя. www.ultralytics.com
• Необязательным, но мощным шагом является использование ретранслятора для уточнения полученных результатов, обеспечивающего передачу только наиболее контекстуально важной информации. www.ultralytics.com

1. Дополненная генерация: www.ultralytics.com

• Полученная информация объединяется с исходной подсказкой пользователя. www.ultralytics.com Эта новая, обогащённая информация поступает в генеративную модель ИИ (LLM). www.ultralytics.com
• Модель использует этот дополнительный контекст, чтобы сформулировать полный, точный и релевантный ответ. www.ultralytics.com

Таким образом, ответ генерируется не из абстрактных «воспоминаний» модели, а на основе конкретных, поданных ей на вход фактов. bigdataschool.ru