Retrieval-augmented generation (RAG) je napredna tehnika veštačke inteligencije (Generative AI) koja optimizuje izlaz velikih jezičkih modela (LLMs) pozivajući se na autoritativnu bazu znanja izvan svojih podataka o obuci pre generisanja odgovora. On kombinuje generativnu snagu unapred obučenih LLM-a sa spoljnim izvorima podataka kako bi proizveo preciznije, kontekstualno relevantnije i nijansirane odgovore.
- Tehnološki Frejmvork: RAG funkcioniše tako što integriše preuzimanje informacija sa mogućnostima za proizvodnju teksta. Omogućava AI modelima da dobiju relevantne informacije iz spoljnih izvora znanja i uključe ih u svoj generisani tekst. Ovaj proces značajno poboljšava kvalitet sadržaja generisanog od strane AI utemeljenja u proverljivim činjenicama ili dodatnim kontekstualnim informacijama .
- Aplikacije: RAG je pri ruci u aplikacijama koje zahtevaju visokokvalitetnu generaciju prirodnog jezika, kao što su chatbotovi, kreiranje sadržaja i alatke za istraživanje koje pokreće AI. Omogućava ovim aplikacijama da ponude odgovore koji nisu samo gramatički ispravni već i činjenično tačni i kontekstualno bogati.
- Prednosti: Integracija RAG-a u sisteme zasnovane na LLM-u poboljšava njihovu efikasnost, smanjuje rizik od generisanja netačnih ili nebitnih informacija i povećava skalabilnost za rukovanje raznovrsnim i složenim zadacima obrade prirodnog jezika.
- Ključne komponente: Implementacija RAG-a uključuje komponente kao što su podaci i brzo upravljanje za obuku modela, precizno podešavanje, procenu i raspoređivanje LLM-ova. Ove komponente rešavaju jedinstvene izazove, kao što su obezbeđivanje valute i pouzdanost informacija koje se koriste u procesima proizvodnje.
