Retrieval Augmented Generation (RAG) — технология, которая помогает большим языковым моделям (LLM) давать более точные ответы на запросы пользователей. 1 Она сочетает поиск релевантной информации в существующих хранилищах данных и генерацию текста с помощью языковых моделей. 2

Процесс работы RAG в поисковых системах состоит из нескольких шагов: 5

1. Запрос. 5 Пользователь задаёт нейросети вопрос. 5
2. Извлечение данных. 5 Система обращается к внешним источникам и ищет релевантные факты по запросу. 5 Это может быть поиск по ключевым словам, семантический поиск или работа с векторными представлениями текста. 1
3. Обработка запроса и контекста. 5 Полученные сведения передаются большой языковой модели, которая анализирует запрос и контекст. 5
4. Генерация ответа. 5 Нейросеть выдаёт текстовый ответ с учётом информации из внешних источников. 5
5. Возврат ответа пользователю. 5

В отличие от традиционных поисковых систем, RAG не просто ищет совпадения ключевых слов, а «понимает» смысл запроса и предоставляет точные, контекстуально-обоснованные ответы. 3