Middle+
გვითხარით თქვენი გამოცდილების შესახებ RAG სისტემასთან დაკავშირებით თქვენს წინათგადმოცემულ პროექტში.
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
RAG სისტემა (Retrieval-Augmented Generation) NLP-ში არის მიდგომა, სადაც გენერაციული მოდელი სრულდება ინფორმაციისგან, რომელიც ამოღებულია გარე წყაროებიდან (მაგალითად, ცოდნის ბაზები ან დოკუმენტები).
ჩემი გამოცდილებით, წინა პროექტში, ჩვენ გამოვიყენეთ RAG შექმნათ ჩათბოტი, რომელიც შეძლებდა პასუხის გაცემას კითხვებზე, დაფუძნებული არა მხოლოდ ტრენინგულ მოდელზე, არამედ მიმდინარე მონაცემებზე, რომლებიც იყო კორპორაციული ბაზიდან.
პროცესის ძირითადი ეტაპები:
- გარე მონაცემების ინდექსირება და მომზადება ვექტორული წარმოდგენებით.
- მექანიზმის განხორციელება, რომელიც ეძებს შესაბამის დოკუმენტებს მომხმარებლის მოთხოვნის საფუძველზე.
- შედეგების ინტეგრირება გენერაციულ მოდელთან, რათა ის შეძლოს ამ ინფორმაციების გამოყენება პასუხის ფორმირებაში.
ეს მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა პასუხების სიზუსტე და აქტუალობა, განსაკუთრებით სპეციალიზებულ თემებში.