RAG
Также: Retrieval Augmented Generation
RAG — это технология, которая позволяет нейросети искать актуальную информацию в ваших документах перед тем, как дать ответ.
RAG (Retrieval Augmented Generation) — это способ «подключить» к нейросети внешнюю базу знаний. Представьте, что вы сдаете экзамен: обычная LLM — это студент, который пытается вспомнить всё по памяти, а RAG — это тот же студент, но с открытым учебником, в который он может подсмотреть перед ответом.
Когда вы задаете вопрос, система сначала ищет нужные фрагменты информации в ваших файлах или базе данных, а затем «скармливает» их нейросети вместе с вашим запросом. Это помогает модели отвечать на вопросы о ваших личных данных или свежих новостях, о которых она не знала во время своего обучения.
Зачем это нужно
Для вайбкодера RAG — это ключ к созданию умных приложений, которые знают контекст вашего проекта, документацию или личные заметки, избавляя от необходимости переобучать модель каждый раз, когда меняются данные.