Генерация с поддержкой извлечения (RAG)

Генерация с поддержкой извлечения (RAG) — это ИИ-рамка, которая сочетает в себе извлечение информации и генерацию естественного языка. Она извлекает релевантные данные из внешних источников и интегрирует их в ответы, сгенерированные ИИ, улучшая контекст и точность.

Также известна как: Обогащенная генерация.

Сравнения

• RAG против NLG: RAG динамически извлекает информацию, в то время как NLG генерирует текст на основе предопределенных данных.

• RAG против чат-бота: Системы на базе RAG могут обращаться к внешним базам данных, в отличие от статичных чат-ботов.

Плюсы

• Контекстуальные ответы: Усовершенствует генерацию текста реальными данными в реальном времени.

• Универсальность: Подходит для приложений, таких как поддержка клиентов и создание контента.

• Точность: Снижает количество ошибок за счет извлечения фактической информации.

Минусы

• Сложность: Требует интеграции с внешними источниками данных.

• Задержка: Извлечение информации в реальном времени может увеличить время ответа.

Пример

Юридический документ-ассистент использует RAG для генерации ответов на юридические запросы, извлекая информацию из юридических баз данных и представляя краткие, сгенерированные ИИ резюме.