Retrieval Augmented Generation – Генерация с дополнением извлечённой информацией

Retrieval Augmented Generation — генерация с извлеченной информацией

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Техника сочетает в себе возможности генеративных моделей с доступом к внешней базе знаний. Модель сначала извлекает релевантную информацию из базы данных, а затем использует эту информацию для генерации ответа.

Преимущества Недостатки
Повышает точность и релевантность ответов Требует дополнительных ресурсов для хранения и обработки внешних данных
Позволяет модели работать с актуальной информацией Может быть медленнее, чем чисто генеративные подходы
Уменьшает вероятность галлюцинаций модели Усложняет настройку и интеграцию с базами данных

Пример RAG промпта:

Используя доступную базу данных о последних научных открытиях, опиши три наиболее значимых достижения в области квантовых вычислений за последний год. Для каждого достижения укажите исследовательскую группу, основные результаты и потенциальное влияние на развитие технологий.

Поделиться Гайдом
Попробовать в GPTunneL