Aké sú hlavné komponenty základnej Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Vytváranie rozšírené generácie (RAG) je prístup v spracovaní prirodzeného jazyka, ktorý kombinuje extrakciu relevantných informácií z externých zdrojov s generovaním textu na základe týchto informácií.

Hlavné komponenty základného RAG:

1. Retriever (Vyhľadávač)

   • Model alebo algoritmus, ktorý vyhľadáva a extrahuje relevantné dokumenty alebo fragmenty z databázy znalostí alebo korpusu.
   • Zvyčajne využíva metódy vyhľadávania na základe vektorových reprezentácií (embedding) alebo tradičných vyhľadávacích indexov.

2. Generator (Generátor)

   • Model na generovanie textu (napríklad transformer), ktorý prijíma pôvodnú otázku a extrahované dokumenty.
   • Generuje odpoveď s prihliadnutím na kontext získaných dokumentov.

3. Databáza znalostí (Knowledge Base)

   • Úložisko dokumentov, textov alebo dát, z ktorých sa informácie extrahujú.

4. Integrácia vyhľadávača a generátora

   • Mechanizmus, ktorý spája výsledky extrakcie s generovaním, aby zlepšil kvalitu a presnosť odpovedí.

Týmto spôsobom RAG umožňuje vytvárať informovanejšie a kontextovo odôvodnené odpovede, kombinovaním vyhľadávania znalostí a generovania prirodzeného jazyka.