Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a natural-language-processing pipeline introduced by Lewis et al. in 2020 that strengthens a large language model (LLM) with evidence fetched at inference time from an external knowledge base. Instead of relying solely on what a model memorised during training, RAG first retrieves the most relevant passages from a document index and then hands those passages to the LLM as context, grounding the generated answer in verifiable, up-to-date information. The approach reduces hallucination and allows domain-specific or time-sensitive knowledge to be injected without retraining the model.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
- Gao, Y. et al. (2023). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv preprint. · DOI 10.48550/arXiv.2312.10997
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.