Объяснение дополненной генерации (RAG), 2026 г.

Модель ИИ общего назначения знает много о мире и ничего о вашем бизнесе. Он никогда не видел ваших руководств по продуктам, вашей внутренней политики или отчетов за прошлый квартал. Генерация с расширенным поиском (RAG) — это метод, который закрывает этот пробел: он позволяет модели отвечать на вопросы, используя ваши документы, точно и с использованием источников, без повторного обучения модели. В этом руководстве объясняется, что такое RAG, как он работает и когда его использовать. ТЛ;ДР RAG извлекает соответствующие фрагменты из вашего собственного контента и включает их в подсказку, чтобы модель отвечала на основе ваших знаний, а не только данных обучения. Он работает путем преобразования документов во встраивания, сохранения их в векторной базе данных и поиска наиболее близких совпадений для каждого вопроса. RAG уменьшает галлюцинации и позволяет цитировать источники, а следить за актуальностью проще и дешевле, чем производить точную настройку. Это правильный шаблон для большинства случаев использования «ИИ, который знает свое дело»: ботов поддержки, внутренних помощников по сбору знаний и документирования вопросов и ответов. Проблемы, которые решает RAG Языковые модели имеют два ограничения для использования в бизнесе: они знают только то, что было в их обучающих данных (то есть ничего личного и ничего недавнего), и они могут уверенно что-то выдумывать. Кормление