🤖📚 Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation) и как он улучшает генерацию текста?

RAG — это гибрид двух моделей:
1️⃣ Retriever (Поисковая модель) — сначала берёт твой запрос и быстро ищет релевантные документы или фрагменты текста в большой базе данных. Для этого обычно используют векторное представление текста (эмбеддинги) и алгоритмы поиска по ним (например, FAISS).
2️⃣ Generator (Генеративная модель) — получает найденные тексты и вместе с исходным запросом генерирует ответ. В основе обычно лежит трансформер, например GPT или BART.

❓Зачем нужен RAG?
Большие языковые модели (LLM) вроде GPT-4 знают много, но:
- они не знают актуальной информации (после даты обучения)
- могут галлюцинировать (придумывать факты)
- не всегда надёжны в критичных задачах (здравоохранение, финансы, право)
RAG решает это: он не «вспоминает» ответ из памяти, а ищет реальные документы, а потом формирует ответ на их основе.
По сути RAG просто улучшает ваш prompt-запрос в LLM качественным и полноценным контекстом (если в базе есть нужные документы и удалось их найти).

Пример использования:
🔸 В чатботах, которые отвечают на вопросы по технической документации — вместо «угадывания» бот сначала ищет в документации нужный кусок, а потом уже объясняет.
🔸 В корпоративных базах данных — находит все нужные статьи по нужным темам, которые так тяжело найти, а потом даёт структурированный скомпонованный ответ по любому запросу, хоть даже зачастую статьи дублируют друг друга.
🚀 Например ответы чат-бота на госуслугах можно улучшить с помощью RAG, чтобы чат-бот не только выводил названия нужных страниц сервиса, но и давал интерпретацию для чего именно лучше подходит каждая из страниц.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Автор: Александр Дубейковский, специалист по ML, ex-Yandex