Генерация с расширенным контекстом
RAG (генерация с расширенным контекстом) — это подход, который позволяет языковой модели использовать внешние источники информации (например, базу данных пользователя или локальную папку) для улучшения качества генерации текста. RAG можно также назвать генерацией с использованием внешних знаний или поиск-ориентированной генерацией. В русскоязычных текстах также встречается вариант генерация с дополненной выборкой.
В. Чем RAG отличается от обычной генерации текста языковой моделью?
О. Обычная языковая модель генерирует текст, основываясь только на своих внутренних знаниях. RAG же использует внешние источники информации, что позволяет генерировать более точный, актуальный и релевантный текст.
В. Какие внешние источники информации может использовать RAG?
О. Практически любые! Это могут быть базы данных, текстовые файлы, веб-страницы, локальные папки с документами и т.д.
Хотя термин Retrieval-Augmented Generation (RAG) достаточно новый, в русском языке уже встречаются варианты перевода, которые стараются передать суть этого подхода. Вот несколько из них:
- Генерация с расширенным контекстом: Этот вариант подчеркивает, что модель получает дополнительную информацию из внешних источников для генерации текста.
- Генерация с использованием внешних знаний: Этот вариант фокусируется на том, что модель использует знания, которые не содержатся в ее собственной памяти.
- Поиск-ориентированная генерация: Этот вариант подчеркивает, что процесс генерации начинается с поиска релевантной информации.
- Генерация с дополненной выборкой: Этот вариант можно встретить в некоторых источниках, он достаточно точно передает смысл оригинального термина.
В. Почему RAG называют “поиск-ориентированной генерацией”?
О. Потому что RAG подразумевает активный поиск информации во внешних источниках, который предшествует генерации текста. Это как поиск нужных книг в библиотеке перед написанием сочинения.
В. «Генерация с расширенным контекстом» - что это значит?
О. Это еще одно название RAG, которое подчеркивает, что генерация текста происходит на основе расширенного набора данных, дополненного информацией из внешних источников.
В. RAG по русски
О. Генерация с расширенным контекстом
Как работает?
Он включает в себя три основных этапа: поиск, расширение и генерацию.
- Поиск (Retrieval): Когда вы задаете вопрос, ИИ ищет в вашей “библиотеке” (базе данных, документах и т.д.) информацию, которая может быть полезна для ответа.
- Расширение (Augmentation): ИИ берет найденную информацию и добавляет ее к своим знаниям. Это как если бы он прочитал нужную книгу, чтобы лучше понять тему.
- Генерация (Generation): Теперь, когда у ИИ есть больше информации, он может сгенерировать более точный и подробный ответ на ваш вопрос.
Зачем это нужно?
- Более точные ответы: ИИ может использовать актуальную информацию из ваших источников, а не полагаться только на свои устаревшие знания.
- Более полные ответы: ИИ может предоставить больше деталей и контекста, используя информацию из ваших документов.
- Персонализация: ИИ может учитывать ваши уникальные данные и потребности, чтобы давать более релевантные ответы.
В. Три преимущества использования RAG?
О. точность; актуальность; большая релевантность запросу пользователя.
Примеры использования:
- Чат-боты могут отвечать на вопросы, используя информацию из базы знаний компании. Например, чат-бот может предоставить информацию о продуктах компании, используя базу данных, содержащую актуальные данные о товарах и их характеристиках.
- Поисковые системы могут находить более релевантные результаты, учитывая контекст запроса и информацию из документов пользователя. Например, поисковая система может учитывать историю поисковых запросов пользователя и его предпочтения, чтобы ранжировать результаты поиска.
- Генерация контента: Создание более точных и информативных текстов, используя данные из различных источников. Например, новостной агрегатор может генерировать краткие обзоры новостей, используя информацию из различных источников.
- Анализ медицинских данных: RAG может быть использован для анализа медицинских записей пациентов и предоставления врачам более точной информации о состоянии здоровья пациентов.
- Юридические исследования: Юристы могут использовать RAG для поиска релевантных юридических документов и прецедентов, чтобы подготовиться к судебным заседаниям.
Продукты
RAG — это мощный инструмент, который делает искусственный интеллект более умным и полезным, позволяя ему использовать ваши собственные знания для решения задач.