Mikä on RAG?
AI-tekniikka, joka yhdistää tiedonhaun ja tekstin tuottamisen.
Määritelmä
RAG (Retrieval-Augmented Generation) on AI-tekniikka, joka parantaa kielimallien vastauksia hakemalla oleellista tietoa ulkoisista lähteistä ennen vastauksen generointia.
Tarkoitus
RAG:n tarkoituksena on vähentää AI:n hallusinaatioita ja tarjota ajantasaista, tarkkaa tietoa, joka ei ole malliin ennakkokoulutettuna.
Toiminta
RAG toimii ensin etsimällä asiaankuuluvaa tietoa dokumenteista tai tietokannoista, ja sitten käyttämällä tätä tietoa kontekstina vastauksen muodostamisessa.
Esimerkki
Yrityksen asiakaspalvelu-AI, joka hakee vastauksia tuotekatalogeista ja käyttöohjeista ennen asiakkaan kysymykseen vastaamista.
Liittyvät
- Vector Database
- Knowledge Base
- Information Retrieval
- Grounding
Haluatko tietää lisää?
Jos haluat syventyä aiheeseen RAG (Retrieval-Augmented Generation) —tai tuoda tämän tyyppistä koulutusta tiimillesi— jutellaan. Autan tiimejä ymmärtämään ja soveltamaan näitä käsitteitä. Kuulisin mielelläni sinusta!
Mikä on Multimodal?
Multimodaalinen (Multimodal) AI-järjestelmä voi käsitellä, ymmärtää ja yhdi...
Mikä on Vector Database?
Vektoritietokanta (Vector Database) on erikoistunut tietokantajärjestelmä,...
Mikä on Instruction-Following Model?
Ohjeita Noudattava Malli on AI-malli, joka on erityisesti koulutettu ymmärt...
Mikä on Personification?
Personifiointi tarkoittaa AI-järjestelmän esittämistä inhimillisillä ominai...
Mikä on One-Shot Learning?
One-Shot Learning on oppimismenetelmä, jossa AI-malli kykenee oppimaan ja s...