Генерация с дополненным поиском, или RAG, предлагает практическое решение для больших языковых моделей, позволяющее им получать доступ к конкретной, актуальной информации. Это позволяет избежать дорогостоящего и трудоемкого переобучения моделей, включая релевантные данные непосредственно в процесс ответа ИИ. Суть RAG заключается в том, чтобы сначала найти соответствующие фрагменты ваших собственных документов, прежде чем ИИ сгенерирует ответ. Этот процесс состоит из трех основных компонентов: сегментация, встраивание и векторный поиск. Сегментация разбивает большие документы на более мелкие, управляемые части для облегчения эффективной обработки. Встраивание преобразует эти текстовые фрагменты в числовые представления, позволяя компьютерам понимать семантическую близость. Компьютеры не могут напрямую сравнивать значения, поэтому каждый фрагмент превращается в список чисел, называемый встраиванием. Текст со схожим значением приводит к математически близким встраиваниям, даже при разной формулировке. Для повторного использования существующих встраиваний был реализован кэш встраиваний на основе хэша SHA-256, что значительно сокращает время обработки и затраты. Векторный поиск, использующий такие библиотеки, как FAISS, быстро находит наиболее релевантные фрагменты на основе их числовых встраиваний по сравнению с запросом пользователя. Весь процесс RAG включает в себя загрузку документов, их сегментацию, создание встраиваний (с кэшированием), их хранение в векторном индексе, встраивание вопросов пользователя, извлечение соответствующих фрагментов, а затем передачу как вопроса, так и фрагментов ИИ для получения обоснованного ответа. Этот подход гарантирует, что ответы основаны на исходных источниках, масштабируемы и легко обновляются без переобучения модели. Эффективный размер сегмента и надежный поиск имеют решающее значение для успешной реализации RAG.