RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка, который объединяет генеративные модели (например, трансформеры) с механизмами поиска и извлечения релевантной информации из внешних источников данных.
Какой смысл применения RAG-систем?
Фундаментальная проблема, которую решает RAG — ограниченность знаний генеративных моделей, обученных на фиксированных датасетах.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка, который объединяет генеративные модели (например, трансформеры) с механизмами поиска и извлечения релевантной информации из внешних источников данных.
Фундаментальная проблема, которую решает RAG — ограниченность знаний генеративных моделей, обученных на фиксированных датасетах. Такие модели могут забывать или не знать актуальную информацию, особенно если она появилась после обучения. RAG позволяет динамически извлекать релевантные фрагменты из базы знаний или документов и использовать их для генерации более точных и актуальных ответов.
Пример: при ответе на вопрос модель сначала ищет в базе документов релевантные тексты, а затем на их основе генерирует ответ, что повышает качество и достоверность результатов.