Iegūšanā balstīta ģenerēšana (RAG)

Iegūšanā balstīta ģenerēšana (Retrieval-Augmented Generation, RAG) ir dabiskās valodas apstrādes konveijers, ko 2020. gadā ieviesa Lewis et al. un kas pastiprina lielo valodu modeli (LLM) ar pierādījumiem, kas iegūti secinājumu laikā no ārējas zināšanu bāzes. Tā vietā, lai paļautos tikai uz to, ko modelis iegaumējis apmācības laikā, RAG vispirms iegūst visatbilstošākās rindkopas no dokumentu indeksa un pēc tam nodod šīs rindkopas LLM kā kontekstu, pamatojot ģenerēto atbildi pārbaudāmā, aktuālā informācijā. Šī pieeja samazina halucinācijas un ļauj ievadīt domēnspecifiskas vai laikjutīgas zināšanas, nepārkvalificējot modeli.