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