RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is | an AI approach that | combines information retrieval with
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là | một phương pháp tiếp cận AI | kết hợp việc truy xuất thông tin với
language generation to create | more accurate, contextually relevant | outputs. It works by
tạo ngôn ngữ để tạo ra | các đầu ra chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. | Nó hoạt động bằng cách
first retrieving relevant data | from a knowledge base | or external source, then
đầu tiên truy xuất dữ liệu liên quan | từ một cơ sở tri thức | hoặc nguồn bên ngoài, sau đó
using a language model | to generate a response | based on that information.
sử dụng một mô hình ngôn ngữ | để tạo ra một phản hồi | dựa trên thông tin đó.
This method enhances the | accuracy of generative models | by grounding their outputs
Phương pháp này nâng cao | độ chính xác của các mô hình tạo sinh | bằng cách đặt nền tảng cho các đầu ra của chúng
in real-world data, making | RAG ideal for tasks | like question answering, summarization,
trên dữ liệu thực tế, khiến | RAG trở nên lý tưởng cho các tác vụ | như trả lời câu hỏi, tóm tắt,
and chatbots that require | reliable, up-to-date information.
và các chatbot đòi hỏi | thông tin đáng tin cậy và cập nhật.
Resources
- What is Retrieval-Augmented Generation? - Google (article)
- RAG Explained: Understanding Embeddings, Similarity, and Retrieval (article)
- What is Retrieval-Augmented Generation? - IBM (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: RAGs)