Что такое RAG и какие основные компоненты?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в области искусственного интеллекта, который сочетает генеративные модели с механизмами поиска и извлечения релевантной информации из внешних источников.

Основные компоненты RAG:

1. Retriever (Извлекатель) — отвечает за поиск и выбор релевантных документов или фрагментов из базы знаний или корпуса данных по запросу.

2. Generator (Генератор) — генеративная модель (например, трансформер), которая на основе полученной извлечённой информации формирует ответ или текст.

3. Knowledge Base (База знаний) — внешний источник данных, из которого извлекается информация (например, документы, статьи, база данных).

Принцип работы: сначала по запросу извлекатель находит релевантные данные, затем генератор использует эти данные для создания более точного и информативного ответа, что улучшает качество генерации и снижает зависимость от ограниченного объёма обучающих данных.