RAG (Retrieval Augmented Generation) to technika w przetwarzaniu j臋zyka naturalnego (NLP), 艂膮cz膮ca w sobie dwa kluczowe podej艣cia: wyszukiwanie informacji (retrieval) i generowanie tekstu (generation). Jest to model hybrydowy, kt贸ry wykorzystuje wytrenowany model generatywny, taki jak GPT, w po艂膮czeniu z mechanizmem wyszukiwania informacji, aby poprawi膰 jako艣膰 i dok艂adno艣膰 generowanego tekstu. W RAG, kiedy model generatywny pr贸buje wyprodukowa膰 odpowied藕 na dane zapytanie, najpierw korzysta z modu艂u wyszukiwania (retrieval), aby odnale藕膰 istotne informacje w du偶ym korpusie danych, takim jak Wikipedia lub inne zbiory dokument贸w. Nast臋pnie te odnalezione fragmenty tekstu s膮 wykorzystywane jako kontekst lub 藕r贸d艂o wiedzy przez model generatywny do tworzenia bardziej informacyjnych, precyzyjnych i odpowiednich odpowiedzi. RAG jest szczeg贸lnie przydatny w sytuacjach, gdy wymagana jest szczeg贸艂owa lub specjalistyczna wiedza, a tak偶e w scenariuszach, gdzie odpowiedzi powinny by膰 oparte na aktualnych lub faktograficznych danych. Technika ta jest stosowana w wielu zaawansowanych aplikacjach AI, takich jak chatboty, automatyczne systemy odpowiedzi na pytania czy asystenci g艂osowi, poprawiaj膮c ich zdolno艣膰 do dostarczania precyzyjnych i wiarygodnych odpowiedzi. RAG, dzi臋ki swojej hybrydowej naturze, 艂膮czy w sobie najlepsze cechy modeli generatywnych i system贸w wyszukiwania informacji, tworz膮c pot臋偶ne narz臋dzie do zada艅 NLP, kt贸re wymagaj膮 zar贸wno zrozumienia kontekstu, jak i dost臋pu do szerokiej bazy wiedzy.