Как работает технология Retrieval Augmented Generation в поисковых системах?

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

Процесс работы RAG в поисковых системах состоит из нескольких 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 поиск по ключевым словам, семантический поиск или работа с векторными представлениями текста. blogs.epsilonmetrics.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

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