Какие основные компоненты базового Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это подход в обработке естественного языка, который сочетает извлечение релевантной информации из внешних источников с генерацией текста на основе этой информации.

Основные компоненты базового RAG:

1. Retriever (Извлекатель)

   • Модель или алгоритм, который ищет и извлекает релевантные документы или фрагменты из базы знаний или корпуса.
   • Обычно использует методы поиска по векторным представлениям (embedding) или традиционные поисковые индексы.

2. Generator (Генератор)

   • Модель генерации текста (например, трансформер), которая принимает на вход исходный запрос и извлечённые документы.
   • Генерирует ответ, учитывая контекст из retrieved документов.

3. Knowledge Base (База знаний)

   • Хранилище документов, текстов или данных, из которых извлекается информация.

4. Интеграция Retriever и Generator

   • Механизм объединения результатов извлечения с генерацией, чтобы повысить качество и точность ответов.

Таким образом, RAG позволяет создавать более информированные и контекстно обоснованные ответы, комбинируя поиск по знаниям и генерацию естественного языка.