Czy wiesz, czym jest RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) to podejście w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, które łączy modele generatywne (np. modele językowe) z mechanizmem wyszukiwania i wyodrębniania istotnych informacji z zewnętrznych źródeł danych.

Pomysł polega na tym, że zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zawartej w modelu, system najpierw wyszukuje odpowiednie dokumenty lub fakty w bazie danych, a następnie wykorzystuje te informacje do generowania bardziej precyzyjnej i uzasadnionej odpowiedzi.

Przykład zastosowania:

• Systemy pytanie-odpowiedź, gdzie model najpierw wyciąga odpowiednie teksty z bazy wiedzy, a następnie na ich podstawie formułuje odpowiedź.

To zwiększa jakość i aktualność odpowiedzi, zwłaszcza gdy baza wiedzy jest regularnie aktualizowana.