Как нейросеть знает то, что не знает? Секрет в методе RAG для LLM

Описание

В видео разбираем большую обзорную статью-сборник (survey), в которой собраны разнообразные методы и практики для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот метод помогает LLM-моделям “узнавать” то, чего они изначально не знают.

Как это работает? Нейросеть подключается к внешним источникам знаний и комбинирует их с тем, что уже знает сама. Проще говоря, она как бы “гуглит” перед тем, как дать ответ. Этот подход позволяет повысить точность и снижает риск “галлюцинаций” — вымышленных ответов.
Более подробно на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs 📲
По вопросам/услугам на разработку пишите https://t.me/smirnoff_ai 📲

🎯 О чем видео:
- Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) и как он помогает LLM “узнавать” больше.
- Зачем нейросетям “гуглить” информацию и как это работает на практике.
- Шаблоны применения RAG: от простого "наивного" поиска до сложных пайплайнов с фильтрацией и самопроверкой.
- Множество техник улучшения отдельных этапов от индексации и поиска до рекурсивной генерации ответа.
- Способы проверки качества ответов.
- Примеры применения RAG: от QnA-ботов до интеллектуальных ассистентов, которые могут отвечать на запросы, используя анализ изображений и даже написание кода.

💡 Примеры из видео:
- Как с помощью RAG обучить AI-ассистента отвечать на вопросы по корпоративным документам.
- Как добавить мультимодальный поиск по текстам, таблицам и изображениям.
- Как научить LLM учитывать историю или предпочтения пользователя.

Применяли ли вы RAG в своих проектах? Какая комбинация представленных методов показала самый лучший результат? Поделитесь своим опытом и мнением в комментариях 👇

#RAG #LLM #AI #PromptEngineering #QnA #нейросети