Enhancing language models with retrieval-augmented generation

Abstract

У цій статті досліджуються основні принципи генерації з доповненням через пошук, її переваги, такі як: підвищення фактичної точності і зменшення кількості галюцинацій, а також недоліки, зокрема обчислювальні накладні витрати і проблеми з надійністю даних. Крім того, розглядаються реальні застосування та нещодавні дослідження в галузі систем на основі RAG.

This paper explores the core principles of RAG, its benefits — such as improved factual accuracy and reduced hallucinations — and its challenges, including computational overhead and data reliability concerns. Additionally, real-world applications and recent research in RAG-based systems are reviewed.