Խոսեք ձեր փորձի մասին RAG համակարգի հետ նախորդ նախագծում։

RAG համակարգը (Retrieval-Augmented Generation) NLP-ում մի մոտեցում է, որտեղ գեներատիվ մոդելը լրացվում է արտաքին աղբյուրներից (օրինակ, գիտելիքների բազաներ կամ փաստաթղթեր) ստացված տեղեկատվությամբ:

Իմ նախորդ նախագծում, մենք օգտագործել ենք RAG՝ ստեղծելու համար չաթ-բոտ, որը կարող էր պատասխանել հարցերին՝ հիմնվելով ոչ միայն ուսուցանված մոդելին, այլ նաև գործարար բազայից ստացված արդիական տվյալների վրա:

Աշխատանքի հիմնական փուլերը՝

• Արտաքին տվյալների ինդեքսավորումը և պատրաստումը վեկտորային ներկայացումներով:
• Մեխանիզմի իրականացում՝ համապատասխան փաստաթղթերը որոնելու համար օգտվողի հարցի հիման վրա:
• Արդյունքների ինտեգրացիա գեներատիվ մոդելում՝ որպեսզի այն կարողանա օգտագործել այդ տեղեկատվությունը պատասխան ձևավորելիս:

Այս գործընթացը զգալիորեն բարելավեց պատասխանների ճշգրտությունն ու արդիականությունը, հատկապես մասնագիտացված թեմաներում։