Process / pipeline

Генерација уз побољшано преузимање (RAG)

Генерација уз побољшано преузимање (RAG) јесте цевовод за обраду природног језика који су увели Lewis et al. 2020. године, а који појачава велики језички модел (LLM) тако што у време закључивања преузима доказе из спољашње базе знања. Уместо да се ослања само на оно што је модел запамтио током обуке, RAG прво преузима најрелевантније пасусе из индекса докумената, а затим те пасусе предаје LLM-у као контекст, заснивајући генерисани одговор на проверљивим, ажурним информацијама. Овај приступ смањује халуцинације и омогућава убацивање знања специфичног за домен или знања осетљивог на време без поновне обуке модела.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Izvori

  1. 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
  2. Gao, Y. et al. (2023). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv preprint. DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Retrieval-Augmented Generation (RAG). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/text-mining/retrieval-augmented-generation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateRetrieval-Augmented Generation (Retrieval-Augmented Generation (RAG)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/text-mining/retrieval-augmented-generation · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026