Глава 14. Продвинутые техники RAG для улучшения результатов
Это продолжение перевода книги Кит Борн. Раскрытие потенциала данных с помощью генеративного ИИ и технологии RAG. В заключительной главе мы рассмотрим несколько продвинутых техник, которые помогут улучшить RAG-приложения. Эти методы выходят за рамки базовых подходов RAG, позволяя решать более сложные задачи и добиваться лучших результатов. Мы начнем с техник, которые уже использовали ранее, рассмотрим их ограничения, а затем добавим новые методы, которые позволят преодолеть эти недостатки и вывести RAG на новый уровень. В ходе этой главы вы получите практический опыт, реализуя продвинутые техники через лабораторные работы.
Темы главы:
- Наивный RAG и его ограничения
- Гибридный RAG / мультивекторный RAG для улучшенного поиска
- Переранжирование (re-ranking) в гибридном RAG
- Лаборатория кода 14.1 — Расширение запроса (Query Expansion)
- Лаборатория кода 14.2 — Декомпозиция запроса (Query Decomposition)
- Лаборатория кода 14.3 — Мультимодальный RAG (MM-RAG)
- Другие продвинутые техники RAG
Эти методы улучшают процесс поиска и генерации, расширяя запросы, разбивая вопросы на подзадачи и добавляя мультимодальные данные. Мы также рассмотрим индексацию, поиск, генерацию и весь конвейер RAG.
Подробнее »Глава 14. Продвинутые техники RAG для улучшения результатов