Тренди
Патерн, коли LLM під час інференсу отримує релевантні документи (з векторної БД або іншого індексу), а не покладається лише на тренувальні дані. Стандартний рецепт grounding-у відповідей на власних даних.
Матеріали по темі · 0
Retrieval-Augmented Generation (RAG) «заземлює» LLM на ваших документах під час запиту: embed чанків, retrieval топ-матчів, ін'єкція в prompt, потім генерація. Це базовий патерн для внутрішніх knowledge base, support-ботів і асистентів, що мають цитувати джерела.
Інженерний фокус: стратегія chunking, модель embedding, hybrid search (keyword + vector) і evaluation — не лише «підключити vector DB до LangChain».
Огляд на основі усталених галузевих знань; конкретні цифри публікуємо лише після звірки з джерелами.
RAG оновлює факти через індекс; fine-tuning «запікає» знання у ваги. RAG дешевший для змінюваних документів.
Часто через поганий chunking, відсутній reranking або eval на реальних запитах — не через бренд vector DB.
Нічого не знайдено
Спробуйте ширший запит або скиньте фільтри.