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
Sora
Sora — модель генерации видео от OpenAI, способная создавать реалистичные видеоролики до минуты по текстовому описанию.
Большая языковая модель
Нейросеть с миллиардами параметров, обученная на огромных текстовых данных для понимания и генерации текста.
Vision-Language Model
Vision-Language Model — мультимодальная модель, способная обрабатывать и понимать как изображения, так и текст, отвечая на вопросы о визуальном контенте.
Фундаментальная модель
Фундаментальная модель — большая AI-модель общего назначения, обученная на огромных данных и адаптируемая для множества задач.