Привет, Habr!Эта статья — первый шаг в серии материалов о технологии RAG. Здесь мы разберёмся, что это вообще такое, зачем она появилась и почему её так часто требуют в вакансиях. К концу статьи у вас должно сложиться целостное понимание, когда RAG действительно нужен, какие архитектуры бывают и где чаще всего возникают ошибки.В статье мы разберём:почему вообще появился RAG;что такое RAG в общем смысле;основные способы расширения контекста модели;кому RAG действительно нужен (и кому нет);как устроен RAG и как работает в принципе;где и почему RAG чаще всего ломается;
продолжить чтение
В предыдущих статьях серии (Часть 1, Часть 2) мы обсудили концепцию корпоративной GenAI-платформы и подходы к ее разработке. Теперь перейдем к одному из ключевых компонентов такой платформы — интеграции знаний с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG). Что такое RAG и зачем он нуженRetrieval-Augmented Generation (RAG)
продолжить чтение
Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.
продолжить чтение
ВведениеС появлением больших языковых моделей тема векторного поиска обрела новое дыхание. Компании, которые хотят внедрить архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), сталкиваются с вопросом: как выбрать эмбеддинги, которые будут работать эффективно именно с их данными?Выбор эмбеддинг-модели — это стратегически важное и долгосрочное решение, так как оно определяет качество поиска и производительность системы. Но этот выбор особенно сложно сделать на ранних этапах развития вашего проекта, когда данных для анализа ещё нет. При этом замена модели в будущем может оказаться дорогостоящей и ресурсозатратной.
продолжить чтение
