როგორ არის მოწყობილი RAG-ის არქიტექტურა?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
RAG (Retrieval-Augmented Generation) არქიტექტურა აერთიანებს ორ ძირითად კომპონენტს: ძიების სისტემას (retrieval) და გენერაციულ მოდელს (generation).
-
ძიების კომპონენტი პასუხისმგებელია მნიშვნელოვან ინფორმაციის ამოღებაზე დიდი მონაცემთა კორპუსიდან ან ცოდნის ბაზიდან. ჩვეულებრივ, ეს არის ვექტორული ძიება დოკუმენტების ემბედინგებზე დაფუძნებით, რაც საშუალებას აძლევს სწრაფად იპოვოს ყველაზე შესაბამისი ტექსტის ფრაგმენტები.
-
გენერაციული მოდელი (მაგ., ტრანსფორმერი) იღებს საწყის მოთხოვნას და ნაპოვნ დოკუმენტებს, შემდეგ კი ქმნის პასუხს, რომელიც აღებულია retrieved მონაცემების კონტექსტიდან.
ამ გზით, RAG აუმჯობესებს პასუხების ხარისხს, კომბინირებით ცოდნის ბაზაში ძიების და ტექსტის გენერაციის უპირატესობებს, რაც განსაკუთრებით სასარგებლოა დიდი მოცულობის ინფორმაციის და შეზღუდული მეხსიერების პირობებში.
სადავიწროებული სქემის მაგალითი:
მომხმარებლის მოთხოვნა -> შესაბამისი დოკუმენტების ძიება -> გენერაციული მოდელი (შესავალი: მოთხოვნა + დოკუმენტები) -> პასუხი