Hvad er RAG - Retrieval-Augmented Generation?
En teknik hvor AI-modellen suppleres med relevant information hentet fra en ekstern vidensbase, inden den genererer sit svar. I stedet for at modellen skal huske alt i sin træning, søger systemet først relevante dokumenter frem og giver dem til modellen som kontekst. RAG reducerer hallucination og gør det muligt at bruge AI på jeres egne interne data uden at fine-tune modellen.
We introduce RAG models where the parametric memory is a pre-trained seq2seq model and the non-parametric memory is a dense vector index of Wikipedia.
Patrick Lewis et al., "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" (2020)
Lær mere om RAG - Retrieval-Augmented Generation
- What is RAG? - IBM Research
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)