Process / pipeline

Ανάκτηση-Επαυξημένη Παραγωγή (RAG)

Η Ανάκτηση-Επαυξημένη Παραγωγή (RAG) είναι μια ροή επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που εισήχθη από τους Lewis et al. το 2020 και ενισχύει ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) με στοιχεία που ανακτώνται κατά τον χρόνο εξαγωγής συμπερασμάτων από μια εξωτερική βάση γνώσεων. Αντί να βασίζεται αποκλειστικά σε ό,τι ένα μοντέλο έχει απομνημονεύσει κατά την εκπαίδευση, το RAG πρώτα ανακτά τα πιο σχετικά αποσπάσματα από ένα ευρετήριο εγγράφων και στη συνέχεια τα παρέχει στο LLM ως περιβάλλον, θεμελιώνοντας την παραγόμενη απάντηση σε επαληθεύσιμες, ενημερωμένες πληροφορίες. Η προσέγγιση μειώνει την ψευδαίσθηση και επιτρέπει την εισαγωγή γνώσεων ειδικών τομέων ή χρονικά ευαίσθητων γνώσεων χωρίς επαναεκπαίδευση του μοντέλου.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Πηγές

  1. Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 9459-9474. DOI: 10.48550/arXiv.2005.11401
  2. Gao, Y. et al. (2023). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv preprint. DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 1). Retrieval-Augmented Generation (RAG). ScholarGate. https://scholargate.app/el/text-mining/retrieval-augmented-generation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateRetrieval-Augmented Generation (Retrieval-Augmented Generation (RAG)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/text-mining/retrieval-augmented-generation · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026