RAG (retrieval augmented generation) veikia tik tada, kai paieškos sluoksnis tiksliai grąžina kontekstą. Pradėk nuo aiškaus klausimų sąrašo ir išmatuok, ar turinys iš tiesų atsako.

Kur RAG sukuria vertę

Tai geriausias pasirinkimas, kai duomenys dažnai keičiasi ir negali būti įmokomi tiesiai į modelį. RAG leidžia išlaikyti aktualumą be didelių treniravimo kaštų.

Duomenų paruošimas

Geras RAG prasideda nuo dokumentų skaidymo, aprašymų kokybės ir metaduomenų. Trumpesni, aiškiai apibrėžti blokai yra stabilesni.

Vertinimo metodika

Matyk ne tik atsakymo kokybę, bet ir paieškos signalus: ar dokumentas aktualus, ar atsakyme minimų teiginių galima rasti šaltiniuose.

Techninė schema

  • Indeksavimas su metaduomenimis
  • Paieška + reranking
  • Ribų valdymas ir atsakymo tikrinimas
Ankstesnis straipsnis Kaip pasirinkti tinkamą LLM projektui Kitas straipsnis DI agentai kasdienėms užduotims

Nori RAG šablonų?

Prisijunk prie DI Akademijos ir gauk praktinius pavyzdžius.