Что такое retrieval-augmented generation поверх KG?

Retrieval-augmented generation (RAG) поверх Knowledge Graph (KG) — это подход в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка, который объединяет генеративные модели с механизмами поиска и извлечения информации из графов знаний.

Идея в том, что генеративная модель (например, трансформер) при создании ответа или текста не полагается только на свои внутренние параметры, а дополнительно обращается к внешнему источнику знаний — в данном случае к графу знаний. Граф знаний содержит структурированную информацию в виде сущностей и отношений.

Процесс обычно включает:

1. Извлечение релевантной информации из KG на основе запроса или контекста.
2. Интеграция этой информации в генеративный процесс, чтобы модель могла использовать актуальные и точные данные.

Это позволяет повысить качество и достоверность генерируемого текста, особенно в задачах, требующих фактических знаний.

Пример применения — системы вопросов и ответов, где модель сначала находит связанные факты в KG, а затем генерирует связный и информативный ответ.