Generation refers to | the process where | a generative language model,
Generation đề cập đến | quy trình nơi | một mô hình ngôn ngữ tạo,
such as GPT, | creates a response | based on the information
chẳng hạn như GPT, | tạo ra một phản hồi | dựa trên thông tin
retrieved during the | retrieval phase. | After relevant documents | or data snippets are
được truy xuất trong | giai đoạn truy xuất. | Sau khi các tài liệu liên quan | hoặc các đoạn trích dữ liệu được
identified using embeddings, | they are passed | to the generative model,
xác định bằng cách sử dụng embedding, | chúng được chuyển | đến mô hình tạo,
which uses this | information to produce | coherent, context-aware, and informative
cái mà sử dụng thông tin | này để tạo ra | các phản hồi mạch lạc, nhận biết ngữ cảnh và giàu thông tin.
responses. | The retrieved | content helps the model
Các phản hồi. | Nội dung | đã truy xuất giúp mô hình
stay grounded and | factual, enhancing its | ability to answer questions,
luôn có cơ sở và | thực tế, nâng cao | khả năng trả lời các câu hỏi,
provide summaries, or | engage in dialogue | by combining retrieved knowledge
cung cấp các tóm tắt, hoặc | tham gia vào đối thoại | bằng cách kết hợp kiến thức đã truy xuất
with its natural | language generation capabilities. | This synergy between retrieval
với các khả năng | tạo ngôn ngữ tự nhiên của nó. | Sự hiệp đồng này giữa truy xuất
and generation makes | RAG systems effective | for tasks that require
và tạo làm cho | các hệ thống RAG hiệu quả | cho các tác vụ yêu cầu
detailed, accurate, and | contextually relevant outputs. |
các đầu ra chi tiết, chính xác | và phù hợp với ngữ cảnh. |
Resources
- What is RAG (Retrieval-Augmented Generation)? (article)
- Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained in 8 Minutes! (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Generation)
← Retrieval Process · AI Engineer Roadmap · Using SDKs Directly →