Sun'iy intellekt
Nima RAG
Retrieval-Augmented Generation — LLM ni tashqi ma'lumotlar bilan boyitish
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — LLM javoblarini tashqi bilimlar bazasidan tegishli ma'lumotlar bilan boyituvchi arxitektura.
RAG qanday ishlaydi
- So'rov — foydalanuvchi savol beradi
- Qidirish — tizim bilimlar bazasida tegishli hujjatlarni topadi
- Kontekst — topilgan hujjatlar promptga qo'shiladi
- Generatsiya — LLM kontekstni hisobga olib javob yaratadi
RAG tizimi komponentlari
- Embedding model — matnni vektorlarga aylantiradi
- Vektor DB — embeddinglarni saqlaydi va qidiradi
- Chunking — hujjatlarni bo'laklarga bo'lish
- Tartiblash — natijalarni relevantlik bo'yicha tartiblash
- LLM — yakuniy javobni yaratadi
Ilg'or texnikalar
- Gibrid qidirish — vektor va kalit so'z qidiruvning kombinatsiyasi
- Qayta tartiblash — natijalarni qayta tartiblash
- So'rovni kengaytirish — so'rovni sinonimlar bilan kengaytirish
- Ko'p bosqichli RAG — murakkab savollar uchun qidiruv zanjiri
Biznes qo'llanilishi
- Korporativ yordamchilar — ichki hujjatlardan javoblar
- Texnik qo'llab-quvvatlash — yordam botlari uchun bilimlar bazasi
- Huquqiy tizimlar — qonunlar va pretsedentlarni qidirish
- Sog'liqni saqlash — simptomlar va protokollar haqida ma'lumot