⭐️ Для чего применяется RAG?
🚀 Даже самая мощная нейросеть ограничена знаниями, полученными при обучении. RAG (Retrieval-Augmented Generation) разрушает этот барьер, соединяя генеративные возможности ИИ с доступом к внешним базам знаний.
RAG — это гибридная архитектура, где нейросеть перед генерацией ответа сначала обращается к внешним источникам данных, извлекает релевантную информацию и только потом формирует ответ на её основе. Этот метод позволяет дополнить ответы данными, которые не были заложены при обучении.
Что это за данные?
Внешние источники в RAG могут включать корпоративные документы, базы знаний, техническую документацию, научные статьи, актуальные новости и любые другие структурированные или неструктурированные данные. Они обычно хранятся в векторных базах данных после предварительной обработки и индексации для быстрого поиска.
Что даёт RAG в сравнении с другими методами?
В отличие от чистого файн-тюнинга, RAG не требует переобучения модели при обновлении данных. По сравнению с промптингом, RAG значительно расширяет контекстное окно и позволяет работать с большими объемами информации.
⌨️ Подробнее о нашей разработке нейросетей читайте на нашем сайте.
