Mi az a RAG?
A RAG (Retrieval-Augmented Generation, magyarul: visszakereséses generálás) egy mesterséges intelligencia-architektúra, amely egyesíti az információ-visszakeresést és a generatív szövegalkotást. Lényege, hogy a válaszadás előtt az AI releváns dokumentumokat keres egy tudásbázisban, majd ezek alapján generálja a választ.
Ez a megközelítés jelentősen javítja a pontosságot, különösen olyan kérdéseknél, amelyekhez aktuális vagy specifikus tudás szükséges.
Hogyan működik?
- Visszakeresés: A modell lekérdezi az adott kéréshez leginkább kapcsolódó dokumentumokat vagy szövegrészeket egy előre indexelt tudásbázisból.
- Generálás: A visszakeresett tartalom alapján a generatív modell (pl. LLM) megfogalmazza a választ.
Ez a kétlépcsős folyamat biztosítja, hogy a válasz a legfrissebb és legrelevánsabb információkon alapuljon.
Mikor érdemes használni?
- Ha a nyelvi modell nem rendelkezik beépített tudással egy adott témáról
- Ha fontos a naprakészség (pl. céges dokumentáció, termékinformációk)
- Ha a válaszoknak konkrét forrásokon kell alapulniuk
Előnyei
- Naprakészség: A tudásbázis frissíthető, így nem függ a modell betanításának időpontjától
- Pontosabb válaszok: A modell kevesebbet „hallucinál”, mivel konkrét adatok alapján dolgozik
- Átláthatóság: A visszakeresett források megjeleníthetők a válasz mellett
Példa használatra
Egy ügyfélszolgálati chatbot RAG segítségével képes a legfrissebb súgócikkek alapján válaszolni a felhasználók kérdéseire – anélkül, hogy az LLM-et újra kellene tanítani.
Összefoglalva
A RAG-modell ideális megoldás olyan AI-rendszerekhez, amelyeknek pontos, forrásalapú és aktualizálható válaszokat kell adniuk. Kulcsszerepe van a tudásbázison alapuló chatbotokban, dokumentumkereső rendszerekben és vállalati AI-asszisztensekben.