rag
RAG (angl. Retrieval-Augmented Generation) – tai dirbtinio intelekto metodas, kuris papildo generavimą informacijos paieška. Jis iš pradžių ieško tikslios informacijos iš patikimų šaltinių (pvz., duomenų bazės, dokumentai), o tada naudoja ją generuojant atsakymą. Tai pagerina tikslumą ir sumažina išgalvotos informacijos riziką.
Pagrindinė idėja:
1. Paieška – sistema suranda aktualius duomenis iš išorinio šaltinio.
2. Generavimas – gauta informacija integruojama į atsakymą naudojant kalbos modelį (pvz., GPT).
Pavyzdžiai:
1. Klausimų atsakymas
Klausimas: „Kokia yra Europos Sąjungos klimato politikos tikslai iki 2030 m.?“
RAG: Ieško naujausių ES dokumentų, pateikia konkrečius skaičius ir nuorodas.
2. Techninė pagalba
Naudoja įmonės vadovus, kad atsakytų apie produktų specifikacijas, vietoj bendrų atsakymų.
3. Mokslinė analizė
Analizuoja straipsnius iš mokslinių duomenų bazių, cituodama šaltinius.
Pranasumai:
- Mažesnė tikimybė sukurti netikslumus.
- Galimybė naudoti naujausią ar privatią informaciją.
- Skaidrumas (galima nurodyti šaltinius).
Trumpai: RAG – tai „paieška + generavimas“, siekiant patikimesnių ir aktualesnių atsakymų.
Jūsų pataisymai bus išsiųsti moderatorių peržiūrai, jei informacija tikslesnė/taisyklingesnė
ji bus patalpinta vietoj esamos.