RAG: Vysvetlenie od BM25 po Agentické RAG
RAG umožňuje jazykovým modelom generovať presnejšie a overiteľné odpovede čerpaním informácií z externých zdrojov. Prednáška Stanfordu predstavuje stratégie chunkingu, grafové systémy a agentické prístupy ako Self-RAG a Search-R1.
Prednáška od Stanfordu sa ponorila do fascinujúceho sveta Retrieval-Augmented Generation (RAG), techniky, ktorá umožňuje jazykovým modelom generovať presnejšie a overiteľné odpovede. Diyi Yang zameriava svoju pozornosť na rôzne stratégie chunkingu, kontextové vyhľadávanie, grafové RAG systémy a najnovšie agentické prístupy ako Self-RAG, C-RAG a Search-R1. Cieľom je ukázať, ako môžeme zlepšiť spoľahlivosť a interpretovateľnosť jazykových modelov tým, že ich vybavíme schopnosťou čerpať informácie z externých zdrojov „just in time“. Prednáška tiež zdôrazňuje dôležitosť dôsledného hodnotenia projektov a definovania jasných výskumných otázok.
Prečo RAG? Uzemnenie odpovedí v dôkazoch
Tradičné jazykové modely sa často spoliehajú na informácie, ktoré si zapamätali počas tréningu. To môže viesť k halucináciám a nepresným odpovediam. RAG rieši tento problém tým, že umožňuje modelu čerpať relevantné informácie z externých zdrojov v momente potreby. Týmto spôsobom sa odpovede zakladajú na dôkazoch a sú oveľa ľahšie overiteľné. Prednáška vysvetľuje, ako RAG funguje prostredníctvom piatich krokov: kódovanie otázky, vyhľadávanie relevantných dokumentov, generovanie odpovede na základe získaných informácií a následne citovanie zdrojov.
