Ի՞նչ են հիմնական բաղադրիչները հիմնական Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ի։

Վերադարձ-Ավելացված Գեներացիա (RAG) — մոտեցում է բնական լեզվի մշակման մեջ, որը համատեղում է արտաքին աղբյուրներից համապատասխան տեղեկատվության հանելը և այդ տեղեկատվության հիման վրա տեքստի գեներացումը:

Հիմնական բաղադրիչները՝

1. Retriever (Հետազոտող)

   • Մոդել կամ ալգորիթմ, որը որոնում և հանում է համապատասխան փաստաթղթեր կամ հատվածներ գիտելիքների բազայից կամ կորպուսից:
   • Օգտագործում է վեկտորային ներկայացումներ (embedding) կամ ավանդական որոնման ինդեքսներ:

2. Generator (Գեներատոր)

   • Տեքստի գեներացման մոդել (օրինակ, transformer), որը ընդունում է սկզբնական հարցը և հանած փաստաթղթերը:
   • Գեներացնում է պատասխան՝ հաշվի առնելով հանած փաստաթղթերի կոնտեքստը:

3. Գիտելիքների բազա (Knowledge Base)

   • Փաստաթղթերի, տեքստերի կամ տվյալների պահեստ, որոնցից տեղեկությունները հանվում են:

4. Հետազոտող և գեներատոր համակցում

   • մեխանիզմ, որը միավորում է հանած արդյունքները և գեներացումը՝ պատասխանների որակն ու ճշգրտությունը բարելավելու համար:

Այսպիսով, RAG-ը թույլ է տալիս ստեղծել ավելի տեղեկացված և կոնտեքստային պատասխաններ՝ համատեղելով գիտելիքների որոնումը և բնական լեզվի գեներացումը: