Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантный контекст, передать его модели и получить более точный ответ.На уровне идеи это действительно выглядит логично.Но в реальной…
Привет, Хабр! Недавно у меня появилась задача - собрать RAG-систему для интернет-энциклопедии. В поисках решения я вышел на новый подход к гибридному RAG - “DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation” (Динамическая настройка Альфа-параметра для гибридного поиска в RAG). Поиск по…
Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в…
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это архитектурный подход к генеративным моделям, который сочетает навыки поиска информации с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Идея RAG была предложена в 2020 году, чтобы преодолеть ограничение LLM – замкнутость на знаниях из…