ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Päringuga täiendatud genereerimine (RAG)

Päringuga täiendatud genereerimine (RAG) on Lewis jt poolt 2020. aastal tutvustatud loomuliku keele töötlemise torujuhe, mis tugevdab suurt keelemudelit (LLM) välisest teadmusbaasist päringu ajal hangitud tõenditega. Selle asemel, et tugineda ainult sellele, mida mudel treeningu ajal pähe õppis, otsib RAG kõigepealt kõige asjakohasemad lõigud dokumendiindeksist ja annab need seejärel LLM-ile kontekstina, maandades genereeritud vastuse kontrollitavale, ajakohasele teabele. Lähenemisviis vähendab hallutsinatsiooni ja võimaldab domeenispetsiifilise või ajatundliku teabe süstimist ilma mudelit uuesti treenimata.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

+1 more

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Retrieval-Augmented Generation (RAG). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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

Sellele viitavad

ScholarGateRetrieval-Augmented Generation (Retrieval-Augmented Generation (RAG)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/text-mining/retrieval-augmented-generation · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026