Жасанды интеллект
RAG дегеніміз не
Іздеу-күшейтілген генерация — LLM-ді сыртқы деректермен толықтыру
RAG (Іздеу-күшейтілген генерация) — LLM жауаптарын сыртқы білім базасынан тиісті ақпаратпен толықтыратын архитектура.
RAG қалай жұмыс істейді
- Сұрау — пайдаланушы сұрақ қояды
- Іздеу — жүйе білім базасынан тиісті құжаттарды табады
- Контекст — табылған құжаттар промптқа қосылады
- Генерация — LLM контекстті ескере отырып жауап жасайды
RAG жүйесінің компоненттері
- Эмбеддинг моделі — мәтінді векторларға түрлендіреді
- Вектор ДБ — эмбеддингтерді сақтайды және іздейді
- Чанкинг — құжаттарды фрагменттерге бөлу
- Рейтинг — нәтижелерді релеванттылық бойынша сұрыптау
- LLM — соңғы жауапты жасайды
Озық техникалар
- Гибридті іздеу — вектор және кілт сөз іздеудің комбинациясы
- Қайта рейтинг — нәтижелерді қайта реттеу
- Сұрауды кеңейту — сұрауды синонимдермен кеңейту
- Көп секірісті RAG — күрделі сұрақтар үшін іздеу тізбегі
Бизнес қолданбалар
- Корпоративтік көмекшілер — ішкі құжаттардан жауаптар
- Техникалық қолдау — қолдау боттары үшін білім базасы
- Құқықтық жүйелер — заңдар мен прецеденттерді іздеу
- Денсаулық сақтау — симптомдар мен хаттамалар туралы ақпарат