Visszakereséssel kiegészített generálás (RAG)

A visszakereséssel kiegészített generálás (Retrieval-Augmented Generation, RAG) egy természetes nyelvi feldolgozási eljárás, amelyet Lewis et al. vezetett be 2020-ban. Ez az eljárás egy nagyméretű nyelvi modellt (LLM) erősít meg külső tudásbázisból, következtetés idején lekérdezett bizonyítékokkal. Ahelyett, hogy kizárólag arra támaszkodna, amit a modell a betanítás során memorizált, a RAG először lekéri a legrelevánsabb szakaszokat egy dokumentumindexből, majd ezeket a szakaszokat kontextusként átadja az LLM-nek, megalapozva a generált választ ellenőrizhető, naprakész információkkal. A megközelítés csökkenti a "hallucinációt", és lehetővé teszi tartományspecifikus vagy időérzékeny tudás bejuttatását a modell újratanítása nélkül.