Generare Augmentată prin Regăsire (RAG)

Generarea Augmentată prin Regăsire (RAG) este o conductă de procesare a limbajului natural introdusă de Lewis et al. în 2020, care consolidează un model lingvistic mare (LLM) cu dovezi preluate la momentul inferenței dintr-o bază de cunoștințe externă. În loc să se bazeze exclusiv pe ceea ce un model a memorat în timpul antrenamentului, RAG regăsește mai întâi cele mai relevante pasaje dintr-un index de documente și apoi le transmite acestor pasaje LLM-ului ca și context, fundamentând răspunsul generat pe informații verificabile și actualizate. Abordarea reduce halucinația și permite injectarea de cunoștințe specifice unui domeniu sau sensibile la timp, fără a reantrena modelul.