Как работает технология RAG (Retrieval Augmented Generation) в современных языковых моделях?

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет языковым моделям получать доступ к внешним источникам информации для улучшения точности и достоверности ответов. systems-analysis.ru

Процесс RAG обычно включает в себя два основных этапа: www.ultralytics.com

1. Поиск информации. www.ultralytics.com Когда пользователь даёт подсказку или запрос, система ищет соответствующую информацию в заданной базе знаний. www.ultralytics.com Это может быть коллекция документов, веб-страниц или записей в векторной базе данных. www.ultralytics.com Механизм поиска часто использует такие техники, как семантический поиск, чтобы найти фрагменты текста, которые контекстуально связаны с запросом, а не просто совпадают с ключевыми словами. www.ultralytics.com
2. Генерация. www.ultralytics.com Оригинальный запрос и полученные контекстные фрагменты объединяются в дополненную подсказку. www.ultralytics.com Затем эта дополненная подсказка поступает в языковую модель. www.ultralytics.com Модель использует как запрос, так и предоставленный контекст, чтобы сгенерировать ответ. www.ultralytics.com

Некоторые преимущества использования RAG:

• Прозрачность и доверие пользователей. systems-analysis.ru RAG-системы способны предоставлять ссылки на источники информации, которые послужили основой ответа. systems-analysis.ru
• Специализация под предметную область. systems-analysis.ru RAG позволяет легко адаптировать работу модели под узкий домен знаний, не меняя саму языковую модель. systems-analysis.ru
• Гибкость и обновляемость знаний. systems-analysis.ru Чтобы обновить знания модели, достаточно обновить внешнюю базу данных или подключить дополнительные источники, и модель сразу начнёт использовать новую информацию. systems-analysis.ru
• Эффективность и экономия ресурсов. systems-analysis.ru RAG-подход часто оказывается более практичным, чем тренировка сверхкрупных моделей, стремящихся охватить всю информацию в своих параметрах. systems-analysis.ru