Какво е self-querying retriever?

Self-querying retriever — това е подход в системите Retrieval-Augmented Generation (RAG), при който моделът сам създава заявки към базата знания или документи за търсене на релевантна информация, която след това използва за генериране на отговор. Вместо да разчита на външни заявки, LLM (Модел с голям език) сам определя каква информация трябва да бъде извлечена, подобрявайки качеството и релевантността на резултатите.

Пример: при отговаряне на сложен въпрос моделът първо генерира уточняващ въпрос, изпраща го към търсачка или база данни, получава релевантни фрагменти и ги използва за създаване на отговора. Този цикъл може да се повтаря няколко пъти, което увеличава точността и пълнотата на отговора.