Retrieval Augmented Generation (RAG) – новый метод улучшения возможностей больших языковых моделей (LLM)
Метод RAG улучшает возможности LLM, интегрируя систему извлечения документов. Это позволяет LLM получать актуальную информацию из внешних источников, улучшая точность и релевантность сгенерированных ответов. RAG решает ограничения традиционных LLM, такие как необходимость обширного обучения и риск предоставления устаревшей или неверной информации.
Преимущества RAG
RAG позволяет модели оперировать надежными источниками, уменьшая вероятность ошибок и обеспечивая актуальные знания без дорогостоящего постоянного обучения.
Проблема многогранных запросов
Одной из проблем RAG является обработка запросов, требующих нескольких документов с разнообразным содержанием. Такие запросы встречаются в различных отраслях, но представляют сложность из-за различных вложенных данных.
Решение – Multi-Head RAG (MRAG)
MRAG разработан для эффективного извлечения информации из различных источников, улучшая точность и релевантность при работе с многогранными запросами.
Преимущества MRAG
MRAG значительно улучшает точность извлечения, демонстрируя до 20% лучшую производительность по сравнению с базовыми версиями RAG. Кроме того, MRAG является эффективным и экономичным методом, не требующим дополнительных запросов LLM, увеличенного хранения или множественных проходов по модели вложений.
Заключение
MRAG представляет значительное развитие в области RAG, решая проблемы многогранных запросов и улучшая точность и эффективность извлечения документов. Это открывает путь для более надежных и актуальных результатов от LLM, что приносит пользу различным отраслям, требующим комплексных возможностей извлечения данных.
