Генерация с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation, RAG)

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это конвейер обработки естественного языка, представленный Льюисом и др. в 2020 году, который усиливает большую языковую модель (LLM) информацией, извлекаемой в момент вывода из внешней базы знаний. Вместо того чтобы полагаться исключительно на то, что модель запомнила во время обучения, RAG сначала извлекает наиболее релевантные фрагменты из индекса документов, а затем передает эти фрагменты LLM в качестве контекста, основывая сгенерированный ответ на проверяемой, актуальной информации. Этот подход снижает галлюцинации и позволяет вводить предметно-ориентированные или чувствительные ко времени знания без переобучения модели.