Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает в себе две ключевые компоненты: систему поиска (retrieval) и генеративную модель (generation).
Расскажите, как в целом устроен RAG pipeline: какие этапы он включает?
Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает в себе две ключевые компоненты: систему поиска (retrieval) и генеративную модель (generation).
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает в себе две ключевые компоненты: систему поиска (retrieval) и генеративную модель (generation).
- Компонент поиска отвечает за извлечение релевантной информации из большого корпуса данных или базы знаний. Обычно это векторный поиск по эмбеддингам документов, который позволяет быстро находить наиболее подходящие фрагменты текста.
- Генеративная модель (например, трансформер) получает на вход исходный запрос и найденные документы, после чего генерирует ответ, учитывая контекст из retrieved данных.
Таким образом, RAG позволяет улучшить качество ответов, комбинируя преимущества поиска по базе знаний и генерации текста, что особенно полезно при работе с большими объемами информации и ограниченной памятью модели.
Пример упрощённой схемы:
Пользовательский запрос -> Поиск релевантных документов -> Генеративная модель (вход: запрос + документы) -> Ответ