Co to jest RAG?
Technika łącząca wyszukiwanie informacji z generowaniem odpowiedzi przez AI.
Definicja
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to technika, która łączy możliwości wyszukiwania informacji z zewnętrznych źródeł danych z generatywną mocą modeli językowych, umożliwiając tworzenie bardziej dokładnych i aktualnych odpowiedzi.
Cel
Celem RAG jest rozszerzenie wiedzy modelu o aktualne, specjalistyczne lub kontekstowe informacje z zewnętrznych baz danych, dokumentów czy źródeł, nie będących częścią pierwotnych danych treningowych.
Funkcja
RAG funkcjonuje w dwóch krokach: najpierw wyszukuje relevantne informacje z bazy wiedzy na podstawie zapytania, a następnie wykorzystuje te informacje jako kontekst dla modelu generatywnego do stworzenia odpowiedzi.
Przykład
System obsługi klienta używa RAG do najpierw przeszukania bazy dokumentacji produktu w poszukiwaniu relevantnych informacji, a następnie generowania spersonalizowanej odpowiedzi z wykorzystaniem znalezionych faktów.
Powiązane
- Information Retrieval
- Knowledge Base
- Generative AI
- Vector Search
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Jeśli chcesz zgłębić temat RAG (Retrieval-Augmented Generation) — lub wprowadzić tego rodzaju szkolenia w swoim zespole — porozmawiajmy. Pomagam zespołom zrozumieć i stosować te koncepcje w praktyce. Z chęcią poznam Twoją historię!
Co to jest Prompt Engineering?
Prompt Engineering to praktyka projektowania, optymalizowania i strukturyzo...
Co to jest Orkiestracja?
Orkiestracja to proces koordynacji i zarządzania wykonaniem wielu komponent...
Co to jest Personifikacja?
Personifikacja w kontekście AI to proces nadawania systemom sztucznej intel...
Co to jest Machine Learning (ML)?
Machine Learning (ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której systemy...
Co to jest Obserwowalność?
Obserwowalność to zdolność do zrozumienia i diagnozowania wewnętrznego stan...