Вопросы к Поиску
с Алисой
Примеры ответов Поиска с Алисой
Что это такое?
Главная
/
#Retrieval Augmented Generation
1
Наука и образование
2
Культура и искусство
3
Психология и отношения
4
Авто
5
Право
6
Экономика и финансы
7
Путешествия
8
Спорт
9
Красота и стиль
10
Еда
11
Технологии
12
Полезные советы
13
Гейминг
14
Другое
# Retrieval Augmented Generation
Задать свой вопрос
Вопрос для Поиска с Алисой
23 июля
#RetrievalAugmentedGeneration
#Нейросети
#Технологии
#ИИ
#Генерация
Как работает технология Retrieval Augmented Generation в нейросетях?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
0
2
workspace.ru
3
gitverse.ru
4
blog.rt.ru
5
ru.wikipedia.org
6
blogs.nvidia.com
Retrieval Augmented Generation (RAG) — метод улучшения работы больших языковых моделей за счёт предоставления доступа к внешним источникам знаний. RAG расширяет возможности нейросетей благодаря поиску релевантной информации в хранилищах данных…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
10 сентября
#RetrievalAugmentedGeneration
#TextGeneration
#AI
#NLP
#MachineLearning
#ArtificialIntelligence
How can Retrieval-Augmented Generation improve the accuracy of text-based applications?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
0
2
shelf.io
3
www.researchgate.net
4
www.freecodecamp.org
5
zilliz.com
6
www.voiceflow.com
Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает точность текстовых приложений несколькими способами: Повышает релевантность. Модель находит информацию, непосредственно связанную с темой, что делает генерируемый контент более соответствующим…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
18 марта
#Генерация
#Галлюцинации
#ЯзыковыеМодели
#RetrievalAugmentedGeneration
#RAG
Как технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему галлюцинаций в языковых моделях?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
0
2
vc.ru
3
www.yahoo.com
4
gitverse.ru
5
sysblok.ru
6
blogs.epsilonmetrics.ru
Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает проблему галлюцинаций в языковых моделях за счёт предоставления доступа к внешним источникам данных. В отличие от стандартных языковых моделей, которые полагаются исключительно на данные…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
21 мая
#RetrievalAugmentedGeneration
#ПоисковыеСистемы
#Технологии
#ИИ
#Нейросети
Как работает технология Retrieval Augmented Generation в поисковых системах?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
0
2
blogs.epsilonmetrics.ru
3
sysblok.ru
4
www.koderline.ru
5
ru.wikipedia.org
6
blog.rt.ru
Retrieval Augmented Generation (RAG) — технология, которая помогает большим языковым моделям (LLM) давать более точные ответы на запросы пользователей. Она сочетает поиск релевантной информации в существующих хранилищах данных и генерацию текста с…
Читать далее
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
gitverse.ru
4
www.ultralytics.com
5
www.gptunnel.ru
6
newsletter.armand.so
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…
Читать далее
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…
Читать далее
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…
Читать далее
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…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
31 июля
#RetrievalAugmentedGeneration
#ПоискИнформации
#ИИ
#Технологии
#Преимущества
#Недостатки
В чем преимущества и недостатки использования Retrieval-Augmented Generation в современных системах поиска информации?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
0
2
systems-analysis.ru
3
yandex.cloud
4
habr.com
5
cyberleninka.ru
6
www.baeldung.com
Некоторые преимущества использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) в современных системах поиска информации: Гибкость и обновляемость знаний. Чтобы обновить знания модели, достаточно обновить внешнюю базу данных или подключить…
Читать далее
© 2025 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Как это работает?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:07:23 GMT+0300 (Moscow Standard Time)