Кои са основните компоненти на базовата Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Възстановяване-Укрепено Генериране (RAG) — подход в обработката на естествен език, който съчетава извличането на релевантна информация от външни източници с генерирането на текст въз основа на тази информация.

Основните компоненти на базовия RAG:

1. Retriever (Извличач)

   • Модел или алгоритъм, който търси и извлича релевантни документи или фрагменти от база знания или корпус.
   • Обикновено използва методи за търсене чрез векторни представяния (embedding) или традиционни индекси за търсене.

2. Generator (Генератор)

   • Модел за генериране на текст (например, трансформър), който приема първоначалната заявка и извлечените документи.
   • Генерира отговор, като взема предвид контекста на извлечените документи.

3. База знания (Knowledge Base)

   • Склад за документи, текстове или данни, от които се извлича информация.

4. Интеграция на извличача и генератора

   • Механизъм, който обединява резултатите от извличането с генерирането, за да подобри качеството и точността на отговорите.

По този начин RAG позволява създаването на по-информирани и контекстуално обосновани отговори, като комбинира търсенето на знания и генерирането на естествен език.