რა ფრეიმვორკები გამოიყენება RAG-ის აშენებისთვის?

Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ის მშენებლობისთვის გამოიყენება რამდენიმე პოპულარული ჩარჩო და ბიბლიოთეკა, რომლებიც ეხმარებიან ცოდნის ბაზაში ძიებას ტექსტის გენერაციასთან ინტეგრირებაში. მათ შორის:

• Hugging Face Transformers — უზრუნველყოფს ტექსტის გენერაციის მოდელებს და ინსტრუმენტებს გარე მონაცემთა წყაროებთან ინტეგრაციისთვის.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — ბიბლიოთეკა ეფექტიანი ძიებისთვის დოკუმენტების ვექტორულ წარმოდგენებში.
• Haystack — ჩარჩო ძიებისა და კითხვების-პასუხების სისტემების მშენებლობისთვის, მხარს უჭერს RAG მიდგომას.
• LangChain — ბიბლიოთეკა მონაცემთა დამუშავების ჯაჭვების შესაქმნელად LLM-თან ერთად, მათ შორის RAG.

ჩვეულებრივ, RAG აგებულია გენერაციის მოდელების (მაგ., GPT, BART) და დოკუმენტების ინდექსებზე დაფუძნებული ძიების სისტემების კომბინაციაზე, რომლებიც ამ ჩარჩოებით ხორციელდება.