Ano ang RAG (retrieval-augmented generation)?
Ang RAG, o retrieval-augmented generation, ay isang AI approach kung saan unang kinukuha ng modelo ang mga kaugnay na bahagi ng source text bago bumuo ng sagot na nakasalig sa mga ito.
Ang ordinaryong large language model ay umaasa sa kaalamang naitanim sa panahon ng training at madaling mag-halusinate. Nilulutas ito ng RAG sa pamamagitan ng hakbang sa retrieval: kapag may tanong, hinahanap ng sistema ang pinaka-kaugnay na bahagi sa corpus (libro, PDF, knowledge base), ipinapasa ito bilang konteksto sa modelo, at saka pa lamang hinihiling ang sagot.
"Ano ang ibig sabihin ng may-akda rito?" "Paano ito sumasalungat sa ikatlong kabanata?" Ginagamit ng chat ang buod at available na konteksto ng source, na may sipi kapag available. Suriin ang mahahalagang konklusyon sa orihinal.
Ang kalidad ng RAG system ay nakadepende sa tatlong bagay: kung paano hinahati ang source sa mga bahagi (talata, seksyon, pangungusap), paano kinakatawan ang mga bahagi bilang vector para sa similarity search, at kung paano sinanay ang modelo na gumamit ng kinuhang konteksto. Kahinaan sa kahit alin sa tatlo ay nagdudulot ng sagot na mukhang nakaangkla sa labas ngunit mali sa nilalaman.
"Ano ang ibig sabihin ng may-akda rito?" "Paano ito sumasalungat sa ikatlong kabanata?" Ginagamit ng chat ang buod at available na konteksto ng source, na may sipi kapag available. Suriin ang mahahalagang konklusyon sa orihinal.
Alamin pa ang tungkol sa SummioMadalas itanong
Ano ang pagkakaiba ng RAG at fine-tuning?
Inilalagay ng fine-tuning ang bagong kaalaman sa weights ng modelo — mabagal, mahal, at na-update lang sa retraining. Iniiwan ng RAG ang modelo at binabago ang kinukuhang konteksto kada query: ang pag-update ng kaalaman ay pag-reindex ng mga dokumento, hindi muling pagsasanay.
Tinatanggal ba ng RAG ang halusinasyon nang lubos?
Makakatulong ang retrieval na iangkla ang sagot sa source, pero hindi nito inaalis ang hallucinations. Maaaring maling basahin o balewalain ng model ang isang passage, o maling pagsamahin ang tamang detalye; i-check ang mahalagang impormasyon sa orihinal.
Saan ginagamit ang RAG?
Sa mga AI search engine (Perplexity, ChatGPT Search, Claude na may web access), sa chat kasama ang internal documents, sa support bots sa ibabaw ng help base, at sa reading apps tulad ng Summio. Saanmang kailangan na nakaangkla ang sagot sa partikular na pinagmulan.