HR
PrijavaZapočnite odmah
Pojmovnik

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem (RAG)

Što je Generiranje potpomognuto dohvaćanjem (RAG)?

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem povezuje pretraživanje i generiranje teksta: prije odgovaranja sustav u zbirci znanja – primjerice priručnicima, pravilnicima ili čestim pitanjima – traži relevantne odlomke i prosljeđuje ih jezičnom modelu kao kontekst. Odgovor se tako temelji na aktualnom sadržaju specifičnom za tvrtku, a ne samo na znanju stečenom treniranjem modela. To smanjuje izmišljene tvrdnje, omogućuje praćenje izvora i dopušta ažuriranja bez ponovnog treniranja.

Kako KI.ordo pomaže

Upravo tako rade agenti KI.ordo: pretražuju pohranjeno znanje pretraživanjem po ključnim riječima (BM25) i odgovaraju uz navođenje izvora.

Saznajte više : Generiranje potpomognuto dohvaćanjem (RAG)

Teme

  • RAG
  • pretraživanje znanja
  • jezični modeli

Isprobajte KI.ordo

Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.

Pokrenite demo
← Svi pojmovi

Srodni pojmovi

Cjevovod dohvaćanja (retrieval pipeline)

Cjevovod dohvaćanja niz je koraka obrade kojima sustav pronalazi prave informacije za neko pitanje. Tipični koraci su: preuzimanje i čišćenje dokumenata, njihovo dijeljenje na odlomke (chunkove), izgradnja indeksa za pretraživanje, po potrebi preoblikovanje upita, dohvaćanje pogodaka, njihovo rangiranje (reranking) i prosljeđivanje najboljih jezičnom modelu. To je temelj svake RAG aplikacije, a njegova kvaliteta uvelike određuje koliko će dobri biti dobiveni odgovori.

  • RAG
  • pretraga
  • +1

Halucinacija

Halucinacija je izlaz UI modela koji zvuči uvjerljivo, ali je pogrešan ili potpuno izmišljen – primjerice nepostojeća sudska odluka, netočna brojka ili izmišljen izvor. Uzrok: jezični modeli stvaraju vjerojatne formulacije, a ne provjeravaju automatski činjenice. Rizik se smanjuje kada se odgovori temelje na provjerenim izvorima, navode se dokazi, a ljudi provjeravaju važne rezultate.

  • Jezični modeli
  • Pouzdanost
  • +1
Predložak

Generiranje obogaćeno predmemorijom (CAG)

Generiranje obogaćeno predmemorijom (CAG) pristup je u kojem jezični model ne pretražuje znanje pri svakom pitanju. Umjesto toga, pregledna baza znanja unaprijed se učitava u njegov kontekstni prozor i to se stanje pohranjuje u predmemoriju, tako da odgovori ne zahtijevaju zaseban korak dohvaćanja. Pojam je populariziran istraživačkim radom s kraja 2024. kao alternativa generiranju obogaćenom dohvaćanjem (RAG). CAG je prikladan za male, stabilne baze znanja; za velike ili često promjenjive podatke RAG je obično i dalje praktičniji.

  • RAG
  • Kontekstni prozor
  • +1

Dohvaćanje informacija (information retrieval)

Dohvaćanje informacija (information retrieval) obuhvaća metode koje u velikom korpusu teksta pronalaze dokumente ili odlomke koji odgovaraju upitu i rangiraju ih prema relevantnosti. Klasični pristupi poput BM25 ponderiraju pojmove pretrage prema tome koliko se često i koliko rijetko pojavljuju; noviji dodaju semantičku sličnost. Temelj je tražilica, pretraživanja unutar poduzeća i generiranja potpomognutog dohvaćanjem, u kojem jezični model dohvaćene odlomke koristi kao osnovu za svoj odgovor.

  • Pretraživanje
  • BM25
  • +1