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.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в NLP, где генеративная модель дополняется механизмом поиска релевантной информации из внешних источников, чтобы улучшить качество и точность ответов.

В моём последнем проекте я работал с RAG-системой для создания чат-бота, который отвечал на вопросы пользователей, используя корпоративную базу знаний. Моя задача заключалась в интеграции поискового движка (например, Elasticsearch) с генеративной моделью (например, GPT), чтобы сначала находить релевантные документы, а затем на их основе генерировать осмысленные ответы.

Основные этапы работы:

• Индексация документов и настройка поиска.
• Обработка запросов пользователя, получение релевантных фрагментов.
• Передача этих фрагментов в генеративную модель для контекстного ответа.
• Оптимизация модели и поиск баланса между точностью поиска и качеством генерации.

Такой подход позволил значительно повысить релевантность ответов и снизить количество ошибок, связанных с выдумыванием фактов (hallucination).