Понимание моделей RAG: привязка LLM к реальным знаниям
Крупные языковые модели (LLM), такие как GPT-4 или Gemini, невероятно мощны, но у них есть несколько критических недостатков: они склонны к галлюцинациям, не знают информации, появившейся после даты окончания их обучения, и не имеют доступа к вашим частным корпоративным данным.
Для решения этих ограничений разработчики используют генерацию с привлечением поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG). RAG — это архитектурный подход, который извлекает релевантную информацию из внешней базы данных и передает ее LLM для генерации точных и контекстуально обусловленных ответов.
ИИ
Модели RAG
LLM
Векторные базы данных
Машинное обучение