In Retrieval-Augmented Generation | (RAG), embeddings are | essential for linking information
Trong Retrieval-Augmented Generation | (RAG), các embedding là | thiết yếu để liên kết việc truy xuất thông tin
retrieval with natural | language generation. | Embeddings represent both | the user query and
với việc tạo ngôn ngữ | tự nhiên. | Các embedding đại diện cho cả | truy vấn của người dùng và
documents as dense | vectors in a | shared space, enabling the
các tài liệu dưới dạng | các vector dày đặc trong | một không gian chung, cho phép
system to retrieve | relevant information based | on similarity. | This retrieved
hệ thống truy xuất | thông tin liên quan dựa | trên sự tương đồng. | Thông tin đã truy xuất
information is then | fed into a | generative model, such as
này sau đó được | cung cấp vào một | mô hình tạo, chẳng hạn như
GPT, to produce | contextually informed and | accurate responses. | By using
GPT, để tạo ra | các phản hồi chính xác và | có cơ sở ngữ cảnh. | Bằng cách sử dụng
embeddings, RAG enhances | the model’s ability | to generate content grounded
các embedding, RAG nâng cao | khả năng của mô hình | trong việc tạo nội dung dựa trên
in external knowledge, | making it effective | for tasks like question
kiến thức bên ngoài, | biến nó trở nên hiệu quả | cho các tác vụ như trả lời
answering and summarization. |
câu hỏi và tóm tắt. |
Resources
- Understanding the role of embeddings in RAG LLMs (article)
- Mastering RAG: How to Select an Embedding Model (article)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Embedding)