RAG (retrieval-augmented generation)

Co oznacza RAG (retrieval-augmented generation)?

Najpierw warto ustalić konkretny problem i oczekiwany wynik. Dopiero wtedy można dobrać technologię oraz sposób pomiaru.

Gdzie wykorzystuje się RAG (retrieval-augmented generation)?

RAG wyszukuje dokumenty i dodaje ich fragmenty do kontekstu modelu. Model reasoning poświęca więcej obliczeń na rozwiązanie wybranych zadań, ale nadal może przyjąć błędne założenie. Oba rozwiązania wymagają testów na danych z konkretnej dziedziny.

System AI potrzebuje modelu, źródła wiedzy, instrukcji oraz sposobu oceny odpowiedzi. Płynny tekst może zawierać błąd, dlatego aplikacja powinna pokazać źródło i oddzielać odnaleziony fragment od wniosku wygenerowanego przez model.

Od czego zacząć?

1. Krok 1: Przygotuj pytania, odpowiedzi referencyjne i źródła.
2. Krok 2: Zmierz osobno wyszukiwanie dokumentów oraz generowanie.
3. Krok 3: Wymagaj cytowania i sprawdzaj zgodność wniosku ze źródłem.
4. Krok 4: Monitoruj zmiany dokumentów, modeli, kosztu i opóźnienia.

Najczęstsze błędy

RAG nie gwarantuje aktualności ani prawdziwości: system może pobrać zły fragment lub błędnie go zinterpretować. Nazwa „reasoning model” opisuje sposób działania produktu, lecz nie stanowi dowodu ludzkiego rozumowania ani bezbłędnej logiki.

Pytania o RAG (retrieval-augmented generation)

Do czego służy RAG (retrieval-augmented generation)?

RAG wyszukuje dokumenty i dodaje ich fragmenty do kontekstu modelu. Model reasoning poświęca więcej obliczeń na rozwiązanie wybranych zadań, ale nadal może przyjąć błędne założenie. Oba rozwiązania wymagają testów na danych z konkretnej dziedziny.

Jakie ograniczenia ma RAG (retrieval-augmented generation)?

RAG nie gwarantuje aktualności ani prawdziwości: system może pobrać zły fragment lub błędnie go zinterpretować. Nazwa „reasoning model” opisuje sposób działania produktu, lecz nie stanowi dowodu ludzkiego rozumowania ani bezbłędnej logiki.