Використання RAG-систем для підвищення точності та змістовності результатів запитів до великих мовних моделей

Поточні дослідження підходу Retrieval-Augmented Generation (RAG) спрямовані на покращення продуктивності великих мовних моделей (ВММ) через інтеграцію компонентів інформаційного пошуку на основі документів та ресурсів предметної області або підприємства (організації), для інформаційної підтримки фахівців якої призначена відповідна система. Зазвичай ВММ генерують відповіді на основі навчальних даних, але з RAG вони можуть звертатися до зовнішніх джерел для отримання актуальної або специфічної інформації, що підвищує точність і змістовність генерації. У цій роботі висвітлюються ключові переваги цієї технології, зокрема гнучкість та розширення знань моделі, особливо в контексті швидко мінливих або специфічних сфер, в тому числі для створення інтелектуального асистента інформаційного порталу Технічного університету «Метінвест Політехніка».