Гибридный метод, при котором модель сначала ищет релевантную информацию во внешних базах знаний или документах, а затем использует её для генерации точного и контекстуализированного ответа.
**Пример:** AI-ассистент использует внутреннюю базу знаний компании (технические спецификации, FAQ, инструкции), чтобы давать точные и актуальные ответы клиентам.
Генерация с поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) — это гибридная методология, которая объединяет возможности больших языковых моделей (LLM) по генерации текста с внешними источниками информации. Вместо того чтобы модель генерировала ответ исключительно на основе своих предобученных знаний, RAG сначала выполняет поиск релевантных данных в одной или нескольких базах знаний (например, документах, статьях, базах данных).
Полученные фрагменты информации затем передаются LLM в качестве дополнительного контекста. Это позволяет модели генерировать более точные, актуальные и обоснованные ответы, поскольку она имеет доступ к самым свежим или специфическим данным, которые не были включены в её изначальный тренировочный набор. RAG значительно снижает проблему «галлюцинаций» у LLM, повышая достоверность и надёжность сгенерированного контента, а также позволяет моделям работать с постоянно обновляющейся информацией, не требуя дорогостоящего дообучения на новых данных.