RAG: Что это за зверь и зачем он нужен?
Сегодня по-быстрому разберём, что такое RAG и почему это круто.
RAG — это Retrieval-Augmented Generation. Если по-простому, это такая фишка в мире AI, которая делает наши ответы умнее и точнее.
Как это работает?
1. Retrieval (Извлечение инфы): Сначала модель ищет нужную инфу. Например, ты спрашиваешь, сколько лет Земле. Модель быстренько лазит по базе данных (или интернету) и находит свежие данные.
2. Generation (Генерация ответа): Потом модель берёт эту инфу и строит нормальный, связный ответ. В итоге ты получаешь не просто умозаключение модели, а проверенные данные.
Зачем это нужно?
Прикол в том, что модели вроде GPT-4, хоть и умные, но их знания ограничены моментом, когда их обучали. А RAG позволяет таким моделям быть всегда на волне актуальности. Хочешь узнать последние новости или свежие данные по какой-то теме — RAG тебе в помощь.
Пример в жизни
Представь, что ты спрашиваешь у модели: "Какие последние новости про космос?". Без RAG модель может ответить что-то общими словами, основываясь на старых данных. А с RAG она залезет в свежие статьи и даст тебе самую актуальную инфу.
RAG — это как суперсила для моделей AI. Она позволяет им быть не просто умными, а ещё и актуальными. Так что, если хочешь получать точные и свежие ответы, RAG — твой лучший друг.
А если хотите максимально погрузиться в мир LLM, Fine-tuned моделей и RAG, советую пройти бесплатный курс от Meta, Anthropic, Mistral и Fireworks-ai - https://parlance-labs.com/education/
Поделись этой инфой с друзьями, пусть тоже шарят за современные технологии! Всем мир! ✌️
Сегодня по-быстрому разберём, что такое RAG и почему это круто.
RAG — это Retrieval-Augmented Generation. Если по-простому, это такая фишка в мире AI, которая делает наши ответы умнее и точнее.
Как это работает?
1. Retrieval (Извлечение инфы): Сначала модель ищет нужную инфу. Например, ты спрашиваешь, сколько лет Земле. Модель быстренько лазит по базе данных (или интернету) и находит свежие данные.
2. Generation (Генерация ответа): Потом модель берёт эту инфу и строит нормальный, связный ответ. В итоге ты получаешь не просто умозаключение модели, а проверенные данные.
Зачем это нужно?
Прикол в том, что модели вроде GPT-4, хоть и умные, но их знания ограничены моментом, когда их обучали. А RAG позволяет таким моделям быть всегда на волне актуальности. Хочешь узнать последние новости или свежие данные по какой-то теме — RAG тебе в помощь.
Пример в жизни
Представь, что ты спрашиваешь у модели: "Какие последние новости про космос?". Без RAG модель может ответить что-то общими словами, основываясь на старых данных. А с RAG она залезет в свежие статьи и даст тебе самую актуальную инфу.
RAG — это как суперсила для моделей AI. Она позволяет им быть не просто умными, а ещё и актуальными. Так что, если хочешь получать точные и свежие ответы, RAG — твой лучший друг.
А если хотите максимально погрузиться в мир LLM, Fine-tuned моделей и RAG, советую пройти бесплатный курс от Meta, Anthropic, Mistral и Fireworks-ai - https://parlance-labs.com/education/
Поделись этой инфой с друзьями, пусть тоже шарят за современные технологии! Всем мир! ✌️