Kas yra self-querying retriever?

Self-querying retriever — tai požiūris Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemose, kur modelis pats generuoja užklausas į žinių bazę ar dokumentus, ieškodamas aktualios informacijos, kurią vėliau naudoja atsakymo generavimui. Vietoj to, kad pasikliautų išorinėmis užklausomis, LLM (Didelis kalbos modelis) pats nustato, kokią informaciją reikia išgauti, tai pagerina rezultatų kokybę ir aktualumą.

Pavyzdys: atsakydamas į sudėtingą klausimą, modelis pirmiausia generuoja paaiškinamą užklausą, siunčia ją į paieškos sistemą ar dokumentų bazę, gauna aktualius fragmentus ir naudoja juos atsakymo sudarymui. Šis ciklas gali būti kartojamas kelis kartus, tai padidina atsakymo tikslumą ir išsamumą.