Spuneți-ne despre experiența dvs. cu sistemul RAG în proiectul anterior.

Sistemul RAG (Retrieval-Augmented Generation) este o abordare în NLP în care un model generativ este completat cu informații extrase din surse externe (de exemplu, baze de cunoștințe sau documente).

În experiența mea într-un proiect anterior, am folosit RAG pentru a crea un chatbot care putea răspunde la întrebări bazându-se nu doar pe modelul antrenat, ci și pe date actuale din baza de date corporativă.

Etapele principale ale procesului:

• Indexarea și pregătirea datelor externe folosind reprezentări vectoriale.
• Implementarea unui mecanism de căutare a documentelor relevante în funcție de solicitarea utilizatorului.
• Integrarea rezultatelor căutării în modelul generativ, pentru ca acesta să poată folosi aceste informații la formularea răspunsului.

Acest lucru a permis îmbunătățirea semnificativă a acurateței și actualității răspunsurilor, mai ales în domenii specializate.