Что такое RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в обработке естественного языка, который комбинирует генеративные модели с механизмом поиска релевантной информации для улучшения качества ответов.

Этапы процесса:

1. Запрос пользователя — пользователь задаёт вопрос или вводит запрос.
2. Поиск релевантной информации (Retrieval) — система ищет в базе знаний, документах или внешних источниках информацию, связанную с запросом.
3. Агрегация найденных данных — выбранные документы или фрагменты текста собираются для передачи в генеративную модель.
4. Генерация ответа (Generation) — генеративная модель (например, трансформер) использует полученную информацию для создания развернутого и точного ответа.
5. Выдача результата — сформированный ответ возвращается пользователю.

Такой подход позволяет:

• Использовать актуальную и специфичную информацию.
• Улучшить точность и релевантность ответов.
• Снизить вероятность генерации выдуманных фактов.

В Python для реализации RAG часто применяют библиотеки для поиска (например, FAISS) и модели генерации (например, Hugging Face Transformers).