RAG (Retrieval-Augmented Generation или генерация, дополненная поиском) - это метод искусственного интеллекта, сочетающий генеративную большую языковую модель (LLM) с внешней базой знаний для создания более точных, контекстно-зависимых и актуальных ответов. Принцип его работы заключается в том, что сначала извлекается релевантная информация из набора документов или источников данных, а затем эта информация передается в LLM для формирования окончательного ответа. Этот процесс позволяет модели выдавать более точные ответы, менее подверженные “галлюцинациям”, и ее можно обновлять без дорогостоящего переобучения.
