Retrieval-Augmented Generation (RAG) | enhances Large Language Models (LLMs) | by providing them | with relevant, up-to-date information | from external sources.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) | tăng cường các Large Language Models (LLMs) | bằng cách cung cấp cho chúng | thông tin liên quan, cập nhật | từ các nguồn bên ngoài.
Dynamic filters are techniques | that selectively filter | the information retrieved for RAG, | ensuring that the LLM | receives only the most pertinent context | based on the specific query | and user.
Dynamic filters là các kỹ thuật | lọc một cách có chọn lọc | thông tin được truy xuất cho RAG, | đảm bảo rằng LLM | chỉ nhận được ngữ cảnh phù hợp nhất | dựa trên truy vấn cụ thể | và người dùng.
This results in more accurate, | focused, and contextually appropriate | LLM responses.
Điều này dẫn đến các phản hồi LLM | chính xác, tập trung | và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Resources
- 4 context engineering strategies every AI engineer needs to know (article)
- Context Engineering (article)
- Is RAG Dead? The Rise of Context Engineering and Semantic Layers for Agentic AI (article)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: RAG & Dynamic Filters)
← External Memory · AI Engineer Roadmap · Context Compaction →