MLOps
E:\DownLoads\ML\MLOps
воскресенье, 16 августа 2026 г.
RAG, Retrieval-Augmented Generation
RAG, Retrieval-Augmented Generation
В машинном обучении RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненной выборкой). Это метод, который улучшает ответы больших языковых моделей (LLM), заменяя или дополняя их внутреннюю память поиском по внешним базам знаний. Модель ищет точные факты в документах и использует их для формирования правильного ответа. [1, 2, 3, 4, 5]
Как работает RAG
- Поиск (Retrieval): Система ищет в базе данных куски текста, которые подходят под вопрос пользователя.
- Дополнение (Augmentation): Найденный текст добавляется к вопросу как подсказка.
- Генерация (Generation): Нейросеть пишет ответ, опираясь на эти свежие данные. [1]
Зачем нужен метод
- Убирает выдумки (галлюцинации) нейросети.
- Позволяет работать с закрытыми или новыми документами без долгого переобучения модели.
- Дает возможность ссылаться на реальные источники. [1]
Если хотите, я могу подробнее рассказать про векторные базы данных или объяснить, как собрать простую RAG-систему своими руками.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)