पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी)

परिभाषा

पुनर्प्राप्ति-संवर्धित उत्पादन (RAG) एक ऐसी तकनीक है जो जनरेटिव मॉडलों को सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के साथ जोड़ती है। यह तथ्यात्मक सटीकता में सुधार के लिए आउटपुट को बाहरी स्रोतों पर आधारित करती है।

उद्देश्य

इसका उद्देश्य प्राप्त दस्तावेज़ों के साथ प्रतिक्रियाओं को बढ़ाकर जनरेटिव एआई में मतिभ्रम को कम करना है। यह प्रश्नोत्तर और ज्ञान-गहन कार्यों में विशेष रूप से उपयोगी है।

महत्व

• एलएलएम आउटपुट में तथ्यात्मक सटीकता में सुधार करता है।
• डोमेन-विशिष्ट ज्ञान एकीकरण को सक्षम बनाता है।
• विश्वसनीय पुनर्प्राप्ति प्रणालियों की आवश्यकता है.
• हाइब्रिड खोज और ओपन-डोमेन QA से संबंधित।

यह कैसे काम करता है:

1. उपयोगकर्ता एक प्रश्न या संकेत प्रदान करता है।
2. पुनर्प्राप्ति प्रणाली प्रासंगिक दस्तावेज़ प्राप्त करती है।
3. दस्तावेज़ों को एक जनरेटिव मॉडल में पारित किया जाता है।
4. मॉडल पुनर्प्राप्त सामग्री पर आधारित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।
5. फीडबैक लूप भविष्य के प्रदर्शन को बेहतर बनाते हैं।

उदाहरण (वास्तविक दुनिया)

• ब्राउज़िंग या पुनर्प्राप्ति प्लगइन्स के साथ OpenAI ChatGPT.
• मेटा आरएजी मॉडल: पुनर्प्राप्ति-आधारित एलएलएम पर शोध।
• पेरप्लेक्सिटी एआई: पुनर्प्राप्ति-संवर्धित संवादात्मक खोज।

संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए

• लुईस एट अल. "ज्ञान-गहन एनएलपी के लिए पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी।" न्यूरआईपीएस 2020।
• गले लगाने वाला चेहरा आरएजी कार्यान्वयन।
• स्टैनफोर्ड एचएआई रिट्रीवल विधियों पर अनुसंधान।
• RAFT क्या है? RAG + फाइन-ट्यूनिंग