RAG (іздеумен толықтырылған генерация) дегеніміз не?
RAG, яғни іздеумен толықтырылған генерация — бұл моделі алдымен дереккөз мәтінінен қатысты үзінділерді іздеп тауып, содан кейін соларға сүйеніп жауап жасайтын AI әдісі.
Әдеттегі үлкен тілдік модель оқыту сәтінде бекітілген деректерге сүйенеді әрі галлюцинацияға бейім. RAG бұл мәселені іздеу қадамын қосу арқылы шешеді: сұрақ келгенде, жүйе корпустан (кітап, PDF, білім қоры) ең қатысты үзінділерді іздеп тауып, оларды контекст ретінде модельге береді, тек содан кейін ғана жауап беруді сұрайды.
«Автор мұнда не деді?» «Бұл үшінші тарауға қалай қайшы келеді?» Чат саммари мен қолжетімді дереккөз контекстін пайдаланып, қолжетімді болса сілтемелерді көрсетеді. Маңызды қорытындыларды түпнұсқадан тексеріңіз.
RAG жүйесінің сапасы үш нәрсеге байланысты: дереккөзді қалай кесектерге бөлу (абзац, бөлім, сөйлем), кесектерді ұқсастық бойынша іздеу үшін векторлармен қалай ұсыну және модельді табылған контекстті пайдалануға қалай үйрету. Үшеуінің кез келгенінің әлсіздігі сырт көзге дәйекті болып көрінетін, бірақ мән-мағынасы қате жауаптар туғызады.
«Автор мұнда не деді?» «Бұл үшінші тарауға қалай қайшы келеді?» Чат саммари мен қолжетімді дереккөз контекстін пайдаланып, қолжетімді болса сілтемелерді көрсетеді. Маңызды қорытындыларды түпнұсқадан тексеріңіз.
Summio туралы көбірек оқуЖиі қойылатын сұрақтар
RAG пен дәл баптаудың (fine-tuning) айырмашылығы неде?
Дәл баптау жаңа білімді модельдің салмақтарына «отырғызады» — баяу, қымбат әрі тек қайта оқыту арқылы жаңарады. RAG модельді бір күйінде қалдырып, әр сұраққа тартылатын контексті өзгертеді: білімді жаңарту — құжатты қайта индекстеу болады, ештеңені қайта оқыту емес.
RAG галлюцинацияны мүлдем жояды ма?
Үзінділерді іздеу жауапты дереккөзге жақындата алады, бірақ галлюцинацияны жоймайды. Модель үзіндіні қате оқуы не елемеуі немесе дұрыс деректерді қате біріктіруі мүмкін; маңыздысын түпнұсқамен салыстырыңыз.
RAG қайда қолданылады?
AI іздеу жүйелерінде (Perplexity, ChatGPT Search, веб-қолжетімділігі бар Claude), ішкі құжаттамамен сөйлесуде, хелпдеск негізіндегі қолдау боттарында және Summio сияқты оқу қолданбаларында. Жауап нақты дереккөзге жатқызылуға тиіс кез келген жерде.