About the author

Author: https://t.me/ahillary

Resources

Channel: https://t.me/semolina_code_python

Chat: https://t.me/python_with_ahillary

YouTube: https://www.youtube.com/@semolinacode

Coding training: https://t.me/how_to_code_web3

Prop trading: https://t.me/semolina_prop

Содержание

image.png

RAG для новичков: что это и зачем он нужен

RAG – это сокращение от Retrieval Augmented Generation, или "генерация с дополненной выборкой". Это один из самых популярных способов заставить LLM-модели (типа GPT, Claude, Gemini) работать с внешними данными – теми, которых нет в их обучении.

Какие проблемы решает RAG?

Большие языковые модели обучаются на огромных наборах данных, но:

  1. Они не видят ваши приватные данные.

    Документы компании, база знаний, переписки, инструкции – всё это не входит в их обучение.

  2. Они не видят свежие данные.

    Даже самая новая модель обучалась несколько месяцев назад. То, что произошло вчера – ей неизвестно.