Retrieval Augmented Generation - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

{{?data.externalData.q.likes.liked}}{{?data.externalData.q.likes.count==1}}Вам понравилось{{??}}Вы и ещё {{=data.externalData.q.likes.count-1}}{{?}}{{??}}{{=data.externalData.q.likes.count}}{{?}}

2

3

4

5

6

Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет добавлять в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой модель может дать пользователю более полный и точный ответ. Процесс работы RAG-системы включает четыре…

Вопрос для Поиска с Алисой

12 февраля

#RetrievalAugmentedGeneration #Технологии #ИИ #Генерация #Текст

Какие основные преимущества и ограничения имеет технология Retrieval-Augmented Generation?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

blogs.epsilonmetrics.ru

3

4

5

6

Основные преимущества технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG): Повышение точности и релевантности ответов. Модель извлекает релевантную информацию из базы данных и использует её для генерации ответа. Возможность постепенно пополнять базу…

Вопрос для Поиска с Алисой

20 февраля

#RetrievalAugmentedGeneration #БольшиеЯзыковыеМодели #ГенерацияТекста #ИзвлечениеИнформации #Нейросети

Как работает Retrieval-Augmented Generation в контексте больших языковых моделей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

habr.com

3

companies.rbc.ru

4

arxiv.org

5

www.geeksforgeeks.org

6

vc.ru

Retrieval-Augmented Generation (RAG) в контексте больших языковых моделей работает следующим образом: когда поступает запрос, система RAG сначала извлекает релевантную информацию из большого набора данных или базы знаний, а затем использует эту…

Вопрос для Поиска с Алисой

19 марта

#RetrievalAugmentedGeneration #МашинноеОбучение #Нейросети #Технологии #Инновации

Какие преимущества даёт применение Retrieval Augmented Generation в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

scoutie.ru

3

www.analyticsvidhya.com

4

vc.ru

5

www.geeksforgeeks.org

6

habr.com

Некоторые преимущества применения Retrieval-Augmented Generation (RAG) в машинном обучении: Точность. Модель опирается на актуальные данные, а не на свои догадки. Контекстуальная релевантность. RAG извлекает соответствующие документы, чтобы…

Вопрос для Поиска с Алисой

3 февраля

#RetrievalAugmentedGeneration #Технологии #ЯзыковыеМодели #Преимущества

В чем заключаются преимущества технологии Retrieval Augmented Generation для крупных языковых моделей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

arxiv.org

3

blogs.epsilonmetrics.ru

4

gitverse.ru

5

www.ultralytics.com

6

quiq.com

Преимущества технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) для крупных языковых моделей: Повышение точности ответов. RAG подтягивает в контекст запроса дополнительную актуальную информацию из внешних надёжных источников. Снижение числа…

Главная / #Retrieval Augmented Generation

# Retrieval Augmented Generation