Разкажете ни за опита си с RAG системата в предишния проект.

RAG системата (Retrieval-Augmented Generation) е подход в NLP, при който генеративният модел се допълва с информация, извлечена от външни източници (например бази данни или документи).

В моя опит от предишен проект използвахме RAG за създаване на чатбот, който можеше да отговаря на въпроси, базирайки се не само на обучен модел, но и на актуални данни от корпоративната база.

Основните етапи:

• Индексиране и подготовка на външни данни чрез векторни представяния.
• Реализиране на механизъм за търсене на релевантни документи по заявка на потребителя.
• Интегриране на резултатите от търсенето в генеративния модел, за да може той да използва тази информация при формулиране на отговора.

Това значително подобри точността и актуалността на отговорите, особено в специализирани теми.