Как работает технология RAG в нейросетях YandexGPT?

Технология RAG (Retrieval Augmented Generation) в нейросетях, в том числе в YandexGPT, позволяет модели извлекать информацию из внешних источников. yandex.cloud onlyaistuff.ru Это помогает моделям предоставлять более точные, актуальные и проверяемые ответы. onlyaistuff.ru

Процесс работы RAG состоит из нескольких этапов: onlyaistuff.ru

1. Индексация данных. onlyaistuff.ru Внешние данные (например, документы, статьи, базы данных) преобразуются в числовые представления (векторные embeddings) и сохраняются в базе данных для быстрого поиска. onlyaistuff.ru
2. Извлечение информации. onlyaistuff.ru Когда пользователь задаёт вопрос, система ищет релевантные данные в базе знаний. onlyaistuff.ru Используются методы поиска, такие как векторный поиск или традиционные SQL-запросы. onlyaistuff.ru
3. Дополнение запроса. onlyaistuff.ru Найденная информация добавляется к исходному запросу пользователя. onlyaistuff.ru Это делается с помощью техники prompt engineering, чтобы языковая модель могла использовать контекст для генерации ответа. onlyaistuff.ru
4. Генерация ответа. onlyaistuff.ru Модель объединяет свои внутренние знания с извлечёнными данными и создаёт ответ. onlyaistuff.ru В некоторых случаях дополнительно используется ранжирование извлечённых данных для повышения качества результата. onlyaistuff.ru

Благодаря тому, что RAG берёт информацию из внешних источников, не нужно полностью переобучать модель при каждом обновлении данных. yandex.cloud Достаточно регулярно обновлять базу документов, с которой она работает. yandex.cloud