В чём преимущества использования Retrieval-augmented generation (RAG) по сравнению с традиционными языковыми моделями?

Некоторые преимущества использования Retrieval-augmented generation (RAG) по сравнению с традиционными языковыми моделями:

• Разнообразие источников данных. workspace.ru RAG использует внешние базы знаний, что позволяет создавать более информативный и разнообразный контент, обогащённый извлечённой информацией. workspace.ru
• Преодоление ограничений данных. workspace.ru В отличие от моделей, обученных на статичных наборах данных, RAG способна извлекать актуальные и релевантные сведения из внешних источников. workspace.ru Это делает её эффективной в задачах, где доступ к данным ограничен или данные быстро устаревают. workspace.ru
• Контекстуальность и точность. workspace.ru Благодаря объединению извлечённых данных с генерацией, RAG создаёт контент, который лучше соответствует запросу пользователя. workspace.ru Это обеспечивает более высокую релевантность и точность по сравнению с традиционными методами генерации. workspace.ru
• Снижение частоты галлюцинаций. github.com За счёт опоры генерируемого текста на внешние знания RAG значительно снижает частоту некорректных выходных данных. github.com