Как технически работает RAG для поиска специфической информации (например, актуального закона)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это подход, который сочетает генеративные модели с механизмом поиска релевантной информации из внешних источников, что особенно полезно для поиска специфической и актуальной информации, например, законов.

Технически RAG работает так:

1. Запрос пользователя преобразуется в векторное представление (эмбеддинг) с помощью модели кодировщика.

2. Поиск по базе данных документов (например, актуальных законов) выполняется с помощью поиска ближайших соседей (nearest neighbor search) в векторном пространстве, чтобы найти наиболее релевантные документы.

3. Извлечённые документы передаются вместе с исходным запросом в генеративную модель (например, трансформер), которая на их основе формирует ответ.

4. Генеративная модель использует контекст из найденных документов, чтобы создавать точные и обоснованные ответы, а не полагаться только на внутренние знания.

Таким образом, RAG обеспечивает:

• Актуальность: поиск свежей информации в базе.
• Точность: генерация ответов с опорой на реальные документы.
• Гибкость: возможность работать с разными типами данных и запросов.

Пример: при запросе "Какой закон регулирует трудовые отношения в 2024 году?" система сначала находит последние версии соответствующих законов, а затем на их основе формирует развернутый ответ.