Техники промптинга

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод в области обработки естественного языка (NLP), который объединяет возможности поиска информации и генерации текста для улучшения качества и точности ответов модели.

Основные компоненты RAG

Основная идея RAG-системы заключается в предварительном извлечении информации и добавлении ее в запрос LLM.

Извлечение информации (Retrieval)

• Поиск документов: Сначала система выполняет поиск в большом корпусе текстов, чтобы найти наиболее релевантные документы для конкретного запроса или вопроса. Это может быть сделано с использованием векторного поиска или других методов индексирования.
• Извлечение контекста: Из найденных документов извлекаются фрагменты текста, которые могут содержать полезную информацию для ответа на вопрос или для генерации текста.

Генерация текста (Generation) Генерация на основе контекста: На основе извлеченной информации, модель генерирует текст, который может быть ответом на вопрос, резюме текста или другой тип текстового вывода. Это может быть сделано с помощью генеративной модели, такой как GPT (Generative Pre-trained Transformer) или другой трансформерной модели.

Как это работает

1. Запрос: Поступает запрос или вопрос, который необходимо обработать.
2. Извлечение: Модель сначала использует механизм поиска для нахождения и извлечения наиболее релевантных фрагментов текста из большого корпуса документов.
3. Генерация: На основе извлеченных фрагментов и запроса, генеративная модель создает текст, который может содержать ответ на вопрос или другой тип необходимого текста.

Преимущества RAG

• Улучшенная точность: Сочетание поиска и генерации позволяет использовать конкретные данные из внешних источников, что может улучшить качество ответов и их релевантность.
• Контекстуальность: Модель может создавать более контекстуализированные и информативные ответы, учитывая извлеченную информацию.

Применения

• Вопросно-ответные системы: Улучшение качества ответов на сложные вопросы.
• Суммаризация текста: Создание краткого изложения на основе больших объемов текста.
• Диалоговые системы: Обогащение диалогов с пользователями за счет использования актуальной информации.

Применение RAG-систем может быть полезным в различных задачах, таких как создание интеллектуальных помощников, системы вопрос-ответ, создание контента и другие сценарии, где требуется как поиск, так и создание текста.