опис

RAG виникла в 2020 році як спосіб покращити точність та достовірність LLM. З тих пір вона швидко розвивалася, еволюціонуючи через кілька парадигм.

• Наївна RAG: Наївна RAG є найпростішою парадигмою RAG. Вона включає лише один етап пошуку, який виконується до етапу генерації. Пошуковий результат використовується для інформування процесу генерації, але не включається в кінцеву відповідь.
• Вдосконалена RAG: Вдосконалена RAG є більш складною парадигмою RAG. Вона включає два етапи пошуку: один перед етапом генерації та один після. Пошуковий результат першого етапу використовується для інформування процесу генерації, а пошуковий результат другого етапу використовується для доопрацювання кінцевої відповіді.
• Модульна RAG: Модульна RAG є найзагальнішою парадигмою RAG. Вона дозволяє користувачам налаштовувати компоненти пошуку, генерації та розширення відповідно до своїх конкретних потреб.