Как нейросеть знает то, что не знает? Секрет в методе RAG для LLM

В видео разбираем большую обзорную статью-сборник (survey), в которой собраны разнообразные методы и практики для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот метод помогает LLM-моделям “узнавать” то, чего они изначально не знают. Как это работает? Нейросеть подключается к внешним источникам знаний и комбинирует их с тем, что уже знает сама. Проще говоря, она как бы “гуглит” перед тем, как дать ответ. Этот подход позволяет повысить точность и снижает риск “галлюцинаций” — вымышленных ответов. Более подробно на нашем Telegram-канале: 📲 🎯 О чем видео: - Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) и как он помогает LLM “узнавать” больше. - Зачем нейросетям “гуглить” информацию и как это работает на практике. - Шаблоны применения RAG: от простого “наивного“ поиска до сложных пайплайнов с фильтрацией и самопроверкой. - Множество техник улучшения отдельных этапов от индексации и поиска до рекурсивной генерации ответа. - Способы проверки качества ответов. - Примеры применения RAG: от QnA-ботов до интеллектуальных ассистентов, которые могут отвечать на запросы, используя анализ изображений и даже написание кода. 💡 Примеры из видео: - Как с помощью RAG обучить AI-ассистента отвечать на вопросы по корпоративным документам. - Как добавить мультимодальный поиск по текстам, таблицам и изображениям. - Как научить LLM учитывать историю или предпочтения пользователя. Применяли ли вы RAG в своих проектах? Какая комбинация представленных методов показала самый лучший результат? Поделитесь своим опытом и мнением в комментариях 👇 #RAG #LLM #AI #PromptEngineering #QnA #нейросети