Как работает технология RAG в нейросетевых системах?

RAG (Retrieval Augmented Generation) — метод улучшения работы больших языковых моделей за счёт предоставления доступа к внешним источникам знаний. blog.rt.ru RAG расширяет возможности нейросетей благодаря поиску релевантной информации в хранилищах данных. blog.rt.ru

Процесс работы RAG состоит из следующих шагов: blog.rt.ru

1. Запрос. blog.rt.ru Пользователь задаёт нейросети вопрос. blog.rt.ru
2. Извлечение данных. blog.rt.ru Система обращается к внешним источникам и ищет релевантные факты по запросу. blog.rt.ru Это может быть документация компании, база с персональными данными пользователей, энциклопедии, регламенты службы техподдержки. blog.rt.ru
3. Обработка запроса и контекста. blog.rt.ru Полученные сведения передаются большой языковой модели, которая анализирует запрос и контекст. blog.rt.ru
4. Генерация ответа. blog.rt.ru Нейросеть выдаёт текстовый ответ с учётом информации из внешних источников. blog.rt.ru
5. Возврат ответа пользователю. blog.rt.ru

Например, если нужно сгенерировать текст о рецептах блюд, RAG может извлечь информацию о популярных ингредиентах или методах приготовления из кулинарных баз данных, а затем использовать её для создания новых уникальных рецептов. workspace.ru

RAG позволяет большим языковым моделям преодолеть ограничения, связанные с устареванием данных и галлюцинациями. secrets.tbank.ru