Čo je self-querying retriever?

Self-querying retriever — je prístup v systémoch Retrieval-Augmented Generation (RAG), kde si model sám tvorí dopyty do databázy znalostí alebo dokumentov na vyhľadanie relevantných informácií, ktoré potom použije na generovanie odpovede. Namiesto spoléhania na externé dopyty určuje LLM (Veľký jazykový model) sám, aké informácie je potrebné extrahovať, čím zlepšuje kvalitu a relevanciu výsledkov.

Príklad: pri odpovedaní na zložitú otázku model najskôr vygeneruje upresňujúci dopyt, odošle ho do vyhľadávacieho systému alebo databázy dokumentov, získa relevantné fragmenty a použije ich na zostavenie odpovede. Tento cyklus môže byť opakovaný niekoľkokrát, čo zvyšuje presnosť a úplnosť odpovede.