Care sunt componentele principale ale Generării Îmbunătățite prin Recuperare (RAG) de bază?

Generarea Îmbunătățită prin Recuperare (RAG) este o abordare în procesarea limbajului natural care combină extragerea informațiilor relevante din surse externe cu generarea de text bazată pe aceste informații.

Componentele principale ale RAG de bază:

1. Retriever (Recuperator)

   • Model sau algoritm care caută și extrage documente sau fragmente relevante dintr-o bază de cunoștințe sau corpus.
   • De obicei, utilizează metode de căutare pe baza reprezentărilor vectoriale (embedding) sau indici de căutare tradiționali.

2. Generator (Generator)

   • Model de generare de text (de exemplu, transformer) care primește solicitarea inițială și documentele extrase.
   • Generează un răspuns ținând cont de contextul documentelor recuperate.

3. Baza de cunoștințe (Knowledge Base)

   • Depozit de documente, texte sau date din care se extrag informațiile.

4. Integrarea între Recuperator și Generator

   • Mecanism care combină rezultatele extragerii cu generarea pentru a îmbunătăți calitatea și acuratețea răspunsurilor.

Astfel, RAG permite crearea de răspunsuri mai bine informate și contextualizate, combinând căutarea de cunoștințe și generarea de limbaj natural.