Искусственный интеллект приблизился к новой ступени эволюции — в том числе благодаря технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG — это подход в области искусственного интеллекта, который сочетает в себе извлечение информации (retrieval) и генерацию контента на её основе (generation).

🔵На первом этапе производится поиск в базе знаний: это могут быть документы компании, какие-то нормативы, описания товаров. Ищется наиболее релевантная информация по вопросу пользователя.

🔵На втором этапе задействуется большая языковая модель (LLM): она получает на вход вопрос пользователя и вспомогательную информацию, которую мы нашли в базе знаний по данному вопросу. На основе этой информации модель генерирует ответ и выдает пользователю.

RAG особенно популярен в областях, где нужна точность и обоснованность ответов — в юридической и медицинской документации, в поиске по корпоративным данным, в коммерческих чат-ботах.

❗️Технология RAG активно развивается. Например, компания Anthropic разработала инструмент Think Tool, который помогает их модели Claude мыслить более структурно при решении сложных задач.

Эта технология позволяет модели записывать, анализировать, обращаться сразу к нескольким внешним инструментам и источникам; управлять своими размышлениями.

📌Подробнее про RAG вы можете почитать в статье «Как вырастить алгоритм, который понимает с полуслова» с комментарием старшего специалиста-исследователя компании «Криптонит» Анны Холькиной.

Этот пост написан человеком😄