Как использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) локально

В этом блоге мы рассмотрим, как использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) для создания более эффективных и интересных приложений разговорного ИИ. Мы расскажем о базовых принципах RAG, его преимуществах и предоставим пошаговые инструкции о том, как разработать свой собственный механизм RAG для локального использования. Что такое RAG? RAG (Усиление на основе извлечения) сочетает в себе сильные стороны двух известных подходов в обработке естественного языка (NLP): моделей, основанных на извлечении, и моделей, основанных на генерации. В традиционных методах, основанных на генерации, системы ИИ генерируют текст с нуля, используя предварительно обученные шаблоны и правила. Однако этот подход часто приводит к ограниченной креативности, отсутствию контекстно-зависимых знаний и плохой связности.