01.07.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта существует два популярных метода расширения возможностей языковых моделей: генерация с расширенным поиском (retrieval-augmented generation, RAG) и тонкая настройка (fine-tuning). У каждого подхода есть свои сильные стороны и области применения, поэтому очень важно понимать, когда следует использовать один из них, а когда другой, пишет на портале The New Stack Асмита Ратис, инженер по машинному обучению QueryPal. Как работает RAG RAG извлекает релевантные документы из обширного массива (обычно это база данных) на основе точного совпадения или сходства с применением различных подходов к поиску: лексический, семантический и гибридный поиск. Получив необходимую информацию, можно сгенерировать ответы на ее основе. Такой гибридный подход использует возможности уже имеющихся знаний, предоставляя подробные, контекстуально релевантные ответы. Области применения RAG Корпоративный поиск. RAG особенно часто используется в корпоративных поисковых системах, где целью является предоставление точных и релевантных ответов на основе большого объема знаний. Чат-боты. RAG может значительно повысить точность и оперативность ответов благодаря использованию обширной базы данных предыдущих взаимодействий и баз знаний. Управление знаниями. Постоянно получая самую свежую информацию, RAG обеспечивает актуальность ответов, что делает его идеальным для работы в условиях, когда информация меняется. Преимущества RAG Точность и актуальность ... читать далее.