RAG
Определение
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, дополняющая LLM актуальной информацией из внешних источников через поиск перед генерацией ответа.
Простое объяснение
Это когда AI сначала ищет нужную информацию в базе данных, а потом использует её для ответа — как ученик, который может пользоваться учебником.
Подробнее
Компоненты RAG:
- Indexing — создание эмбеддингов документов
- Retrieval — поиск релевантных фрагментов
- Augmentation — добавление в контекст
- Generation — генерация ответа LLM
RAG решает проблему устаревших знаний и галлюцинаций.
Связанные термины
Большая языковая модель
Нейросеть с миллиардами параметров, обученная на огромных текстовых данных для понимания и генерации текста.
Image-to-Image
Image-to-Image (img2img) — генерация нового изображения на основе входного с учётом текстового промпта и степени изменения.
Запрос
Запрос (промпт) — текстовая инструкция или вопрос, отправляемый пользователем языковой модели для получения ответа.
Sora
Sora — модель генерации видео от OpenAI, способная создавать реалистичные видеоролики до минуты по текстовому описанию.