Hva er RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
AI-teknikk som kombinerer informasjonssøk med tekstgenerering for mer nøyaktige og faktuelle svar.
Definisjon
RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en AI-teknikk som kombinerer informasjonssøk fra eksterne databaser med tekstgenerering for å produsere mer nøyaktige, faktuelle og oppdaterte svar.
Formål
RAG har som mål å forbedre AI-responsers faktuelle nøyaktighet og relevans ved å la modeller få tilgang til spesifikk, oppdatert informasjon utover deres ursprunglige treningsdata.
Funksjon
RAG fungerer i to trinn: først søker systemet i en kunnskapsdatabase etter relevant informasjon, deretter bruker en generativ modell denne informasjonen til å formulere et sammenhængende svar.
Eksempel
En AI-assistent som svarer på spørsmål om et selskaps policier ved å først søke i policymanualene og deretter generere et personalisert svar basert på funnet informasjon.
Relatert
RAG er relatert til informasjonssøk, kunnskapsbaser, vektordatabaser, hybrid AI og faktaverifisering.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om RAG - Retrieval-Augmented Generation, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva er GPT?
GPT (Generative Pre-trained Transformer) er en familie av store språkmodell...
Hva er en AI-modell?
Model (Modell) i AI refererer til den trente matematiske representasjonen e...
Hva er hallusinasjon i AI?
Hallucination (Hallusinasjon) i AI refererer til når AI-modeller genererer...
Hva er en kunnskapsgraaf?
Knowledge Graph (Kunnskapsgraaf) er en strukturert representasjon av kunnsk...
Hva er one-shot learning?
One-Shot Learning (Én-eksempel-læring) er en AI-teknikk som muliggjør at mo...