Таърихи таҷрибаи худро бо системаи RAG дар лоиҳаи гузаштаатон нақл кунед.

Системаи RAG (Retrieval-Augmented Generation) як рӯҳияи дар NLP мебошад, ки дар он моделҳои генеративӣ бо маълумоти гирифташуда аз манбаъҳои хориҷӣ (масалан, базаҳои дониш ё ҳуҷҷатҳо) пурра карда мешаванд.

Дар таҷрибаи ман дар як лоиҳаи гузашта, мо RAG-ро барои сохтани чатбот истифода кардем, ки метавонист ба саволҳо ҷавоб диҳад, на танҳо ба асоси модели омӯзишёфта, балки инчунин ба маълумоти актуалӣ аз базаи корхона.

Қадамҳои асосии раванд:

• Индексикунонӣ ва омодасозии маълумоти хориҷӣ бо истифода аз намоишҳои векторӣ.
• Иҷрои механизми ҷустуҷӯи ҳуҷҷатҳои мувофиқ ба дархости корбар.
• Интегратсияи натиҷаҳои ҷустуҷӯ ба модели генеративӣ, то ки он метавонад ин маълумотҳоро дар формули ҷавоб истифода барад.

Ин имкон дод, ки дақиқии ҷавобҳо ва актуалиятро ба таври назаррас беҳтар кунад, махсусан дар мавзӯъҳои махсус.