Використання RAG для покращення відповідей у великих мовних моделях

Abstract

У роботі розглядається підхід Retrieval-Augmented Generation (RAG) як ефективний метод підвищення точності, релевантності та надійності відповідей великих мовних моделей. Описано принцип інтеграції зовнішніх джерел знань у процес генерування відповідей, що дозволяє моделі опрацьовувати актуальну інформацію та зменшувати ризик галюцинацій. Проаналізовано ключові компоненти RAG-архітектури, механізми індексування та пошуку, а також переваги порівняно з традиційними LLM, які працюють виключно на основі попереднього навчання.

This paper examines the Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach as an effective method for improving the accuracy, relevance, and reliability of large language model responses. It describes the principle of integrating external knowledge sources into the response generation process, which allows the model to process relevant information and reduce the risk of hallucinations. The key components of the RAG architecture, indexing and search mechanisms, and advantages over traditional LLMs that operate solely on the basis of prior training are analyzed.