Расскажите о вашем опыте работы с RAG-системой на предыдущем проекте.

RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в NLP, где генеративная модель дополняется информацией, извлечённой из внешних источников (например, баз знаний или документов).

В моём опыте на предыдущем проекте мы использовали RAG для создания чат-бота, который мог отвечать на вопросы, опираясь не только на обученную модель, но и на актуальные данные из корпоративной базы.

Основные этапы работы:

• Индексация и подготовка внешних данных с помощью векторных представлений.
• Реализация механизма поиска релевантных документов по запросу пользователя.
• Интеграция результатов поиска в генеративную модель, чтобы она могла использовать эту информацию при формировании ответа.

Это позволило значительно повысить точность и актуальность ответов, особенно в узкоспециализированных темах.