Некоторые преимущества применения Retrieval-Augmented Generation (RAG) в машинном обучении:

• Точность. 1 Модель опирается на актуальные данные, а не на свои догадки. 3
• Контекстуальная релевантность. 4 RAG извлекает соответствующие документы, чтобы обогатить контекст, повышая согласованность и актуальность. 4
• Снижение риска получения неверной информации. 4 RAG снижает этот риск, извлекая проверенные внешние данные для обоснования ответов фактическими знаниями. 4
• Актуальность. 3 Базы данных можно обновлять, чтобы информация всегда оставалась свежей. 3
• Гибкость. 1 Модель может работать с различными типами данных, включая тексты, изображения и аудио. 1
• Масштабируемость. 1 RAG может быть легко адаптирован для работы с большими объёмами данных. 1
• Возможность указания источников. 2 Модели с RAG могут предоставлять источники своих ответов, что повышает прозрачность и доверие. 2

RAG делает ИИ полезнее, точнее и актуальнее. 3 Такие технологии уже активно применяются в бизнесе, здравоохранении и образовании. 3