RAG (Retrieval-Augmented Generation) este o arhitectură care recuperează fragmente din surse externe și le oferă unui model drept context pentru generarea răspunsului. Sursele pot fi politici, manuale, contracte sau o bază de cunoștințe și ar trebui afișate prin citări verificabile. RAG nu garantează corectitudinea și nu protejează implicit datele: retrieval-ul, permisiunile, documentele șterse și răspunsul trebuie evaluate separat. Este potrivit când informația se schimbă și trebuie urmărită la sursă, nu ca înlocuitor pentru o bază de date tranzacțională.
Termeni înrudiți
- LLM — Large Language Model — Un LLM (Large Language Model) este un model AI antrenat să estimeze și să genereze secvențe de limbaj din tipare învățate din date.
- Agent AI — Un agent AI folosește un model pentru a selecta și executa pași ori instrumente în vederea unui obiectiv, în limite și permisiuni definite.
- Embeddings — Embeddings sunt reprezentări numerice folosite pentru a aproxima relațiile semantice dintre texte, imagini sau alte obiecte.
- Reranking — Reranking este reordonarea unui set de rezultate recuperate folosind un model sau o regulă mai precisă decât căutarea inițială.
- Prompt Injection — Prompt injection este o intrare care încearcă să schimbe instrucțiunile sau comportamentul unui sistem bazat pe modele de limbaj.