“`html

Retrieval-Augmented Generation (RAG) и его практическое применение

Методы Retrieval-Augmented Generation (RAG) расширяют возможности больших языковых моделей (LLM), включая внешние знания из обширных корпусов. Это особенно полезно для ответов на вопросы в открытой области, где детальные и точные ответы критически важны. RAG-системы могут преодолеть ограничения, связанные с использованием только параметрических знаний LLM, что делает их более эффективными в работе с сложными запросами.

Преимущества LongRAG

Для улучшения производительности RAG-систем важно решить проблему дисбаланса между компонентами retriever и reader. Для этого был представлен новый подход – LongRAG, который снижает нагрузку на retriever и улучшает оценки поиска. Система основана на обработке длинных единиц извлечения, что позволяет увеличить эффективность и точность системы.

Результаты и применение

LongRAG показал впечатляющие результаты на наборах данных Natural Questions (NQ) и HotpotQA, достигнув точности в 62.7% и 64.3% соответственно. Это привело к сокращению размера корпуса в 30 раз и улучшению точности ответов на 20 пунктов по сравнению с традиционными методами. LongRAG сохраняет семантическую целостность документов, обеспечивая более точные и полные ответы.

Практическое применение

LongRAG представляет собой значительный шаг в совершенствовании систем RAG и предоставляет основу для дальнейших разработок в этой области. Для использования LongRAG в вашем бизнесе, обратитесь к нам для консультаций и решений, а также ознакомьтесь с нашими продуктами и инструментами на нашем сайте.

“`