Архитектуры RAG для ИИ: всеобъемлющие определения и примеры из реального мира

Большие языковые модели (LLM) очень функциональны, но сами по себе они ненадежны в корпоративном мире. Языковые модели склонны к галлюцинациям, и они не только лишены новых или проприетарных информационных данных, но и неэффективны в таких областях, как управление, отслеживаемость и управление расходами. Retrieval-Augmented Generation (RAG) вышла на первый план как эффективный подход к привязке ответов модели к внешним источникам знаний. Среди различных команд существует тенденция рассматривать RAG как единый шаблон реализации. Я быстро обнаружил, что RAG — это не одна архитектура, а несколько. Действительно, система, подходящая для простого сценария «помощи в поиске», недостаточна для сценариев, включающих многоступенчатые рассуждения, выполнение инструментов или несколько источников данных. Важно относиться к различным архитектурам RAG по-разному, чтобы избежать хрупких или чрезмерно спроектированных систем, которые сложно запускать в производственных средах.