Как работает технология Retrieval Augmented Generation в нейросетях?

Retrieval Augmented Generation (RAG) — 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

В зависимости от указаний в подсказках, сгенерированный ответ может включать цитаты или ссылки на исходные документы, что повышает прозрачность и доверие пользователей, позволяя проверить информацию. ru.wikipedia.org