Retrieval-Augmented Generation (RAG) | combines information retrieval | with language generation to
Retrieval-Augmented Generation (RAG) | kết hợp việc truy xuất thông tin | với tạo ngôn ngữ để
produce more accurate, | context-aware responses. | It uses two components:
tạo ra các phản hồi | chính xác hơn và nhận biết ngữ cảnh. | Nó sử dụng hai thành phần:
a retriever, which | searches a database | to find relevant information,
một bộ truy xuất, cái mà | tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu | để tìm thông tin liên quan,
and a generator, | which crafts a | response based on the
và một bộ tạo, | cái mà tạo ra một | phản hồi dựa trên
retrieved data. | Implementing | RAG involves using a
dữ liệu đã truy xuất. | Việc triển khai | RAG bao gồm việc sử dụng một
retrieval model (e.g., | embeddings and vector | search) alongside a generative
mô hình truy xuất (ví dụ: | embedding và tìm kiếm | vector) cùng với một mô hình tạo
language model (like | GPT). | The process | starts by converting a
ngôn ngữ (như | GPT). | Quy trình | bắt đầu bằng việc chuyển đổi một
query into embeddings, | retrieving relevant documents | from a vector database,
truy vấn thành các embedding, | truy xuất các tài liệu liên quan | từ một cơ sở dữ liệu vector,
and feeding them | to the language | model, which then generates
và cung cấp chúng | cho mô hình | ngôn ngữ, cái mà sau đó tạo ra
a coherent, informed | response. | This approach | grounds outputs in real-world
một phản hồi mạch lạc, | có cơ sở. | Cách tiếp cận này | đặt các đầu ra dựa trên dữ liệu
data, resulting in | more reliable and | detailed answers. |
thực tế, dẫn đến | các câu trả lời chi tiết | và đáng tin cậy hơn. |
Resources
- What is RAG? (article)
- RAG Explained: Understanding Embeddings, Similarity, and Retrieval (article)
- What is Retrieval-Augmented Generation? IBM (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: What are RAGs?)
← Performing Similarity Search · AI Engineer Roadmap · RAG Usecases →