Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Augmentacja
Retrieval-Augmented Generation (RAG) to architektura systemów AI, w której model językowy korzysta z zewnętrznych źródeł wiedzy podczas generowania odpowiedzi.
W klasycznym modelu językowym wiedza pochodzi wyłącznie z danych treningowych. W architekturze RAG system najpierw wyszukuje informacje w bazie dokumentów, a następnie przekazuje je do modelu językowego jako kontekst. Dzięki temu modele AI mogą odpowiadać na pytania na podstawie aktualnych danych, dokumentów firmowych lub specjalistycznych baz wiedzy. Technologia RAG jest szeroko stosowana w chatbotach firmowych, systemach wyszukiwania AI, analizie dokumentów oraz systemach knowledge base.
Źródła
| Tytuł | Wydawca | Typ | Data dostępu |
|---|---|---|---|
| Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks | — | — | — |