Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Что это такое?

Главная / #RetrievalAugmentedGeneration

#RetrievalAugmentedGeneration

Задать свой вопрос
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
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
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
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
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
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
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
© 2025 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Как это работает?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Tue Jul 15 2025 10:56:42 GMT+0300 (Moscow Standard Time)