Šta je RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Retrieval-augmented generation (RAG) je napredna tehnika veštačke inteligencije (Generativni AI) koja poboljšava rezultate velikih jezičkih modela (LLM) korišćenjem autoritativnih baza znanja izvan podataka na kojima su modeli trenirani. Kombinuje generativnu snagu unapred obučenih LLM-ova sa spoljnim izvorima podataka kako bi se generisali tačniji, kontekstualno relevantni i nijansirani odgovori.
- Tehnološki Frejmvork: RAG funkcioniše tako što integriše pretraživanje informacija sa sposobnostima generisanja teksta. Omogućava AI modelima da pronalaze relevantne informacije iz eksternih izvora znanja i uključuju ih u generisani tekst. Ovaj proces značajno poboljšava kvalitet sadržaja generisanog veštačkom inteligencijom, oslanjajući se na proverene činjenice ili dodatne kontekstualne informacije.
- Aplikacije: RAG je koristan u aplikacijama koje zahtevaju visokokvalitetnu generaciju prirodnog jezika, kao što su chatbotovi, kreiranje sadržaja i AI alati za istraživanje. Ova tehnologija omogućava aplikacijama da pruže odgovore koji su gramatički ispravni, činjenično tačni i bogati kontekstom.
- Prednosti: Integracija RAG u sisteme zasnovane na LLM poboljšava njihovu efikasnost, smanjuje rizik generisanja netačnih ili irelevantnih informacija i unapređuje skalabilnost za obradu raznovrsnih i složenih zadataka obrade prirodnog jezika.
- Ključne Komponente: RAG implementacija uključuje komponente poput upravljanja podacima i promptovima za obuku modela, fino podešavanje, evaluaciju i primenu velikih jezičkih modela (LLM). Ove komponente rešavaju specifične izazove, kao što su obezbeđivanje aktuelnosti i pouzdanosti informacija u procesima generisanja.
