RAG и зачем он нужен
Статья рассказывает, как использовать внешние знания (базы данных, документы, интернет-ресурсы) совместно с языковой моделью (LLM) для генерации более точных и актуальных ответов. Разберём основные концепции по порядку. Большие языковые модели (LLM), например ChatGPT или Claude, обучаются на больших корпусах данных, но их знания могут: Идея RAG в том, чтобы в момент запроса «докармливать» модель внешней информацией, извлечённой из сторонних источников (текстовых баз данных, поисковиков, корпоративных документов). Это позволяет модели отвечать точнее и актуальнее, опираясь не только на внутренние параметры, но и на «дополнительные свежие знания»...