Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Big Data, Data Engineering, Data Mining, Искусственный интеллект, Машинное обучение

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями. Поэтому RAG широко используется для поддержки многих приложений GenAI, таких как чат-боты AI и системы рекомендаций.

Базовый RAG обычно объединяет векторную базу данных и LLM, где векторная база данных хранит и извлекает контекстную информацию для пользовательских запросов, а LLM генерирует ответы на основе извлеченного контекста. Этот подход хорошо работает во многих случаях, однако он испытывает трудности со сложными задачами, такими как многоадресное рассуждение или ответы на вопросы, требующие соединения разрозненных фрагментов информации.

Например, вопрос «Какое имя было дано сыну человека, который победил узурпатора Аллектуса?»

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro