#Собес #RAG #retrieval_augmented_generation #vector_database
🤔 Опишите полный пайплайн RAG-архитектуры от входящего запроса до финального ответа модели.

💬 Кратко:
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая улучшает ответы языковых моделей, добавляя этап поиска релевантной информации из внешнего источника. Сначала запрос пользователя преобразуется в векторное представление (эмбеддинг). Затем этот вектор используется для поиска похожих документов в векторной базе данных. Найденные документы объединяются с исходным запросом в промпт, который передается LLM для генерации финального ответа. Это позволяет модели отвечать на вопросы, используя актуальные и специфичные данные, не хранящиеся в её весах.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа