8 RAG-arkkitehtuuria tekoälyinsinööreille: (selitettynä käyttötarkoituksella) 1) Naive RAG ↳ Hakee dokumentteja pelkästään kyselyupotusten ja tallennettujen upotusten vektorien samankaltaisuuden perusteella. ↳ Toimii parhaiten yksinkertaisissa, faktapohjaisissa kyselyissä, joissa suora semanttinen vastaavuus riittää. 2) Multimodaalinen RAG ↳ Käsittelee useita tietotyyppejä (teksti, kuvat, ääni jne.) upottamalla ja hakemalla niitä eri modaliteeteissa. ↳ Ihanteellinen monimuotoisiin hakutehtäviin, kuten tekstikyselyyn vastaamiseen sekä teksti- että kuvakontekstissa. 3) HyDE (hypoteettiset asiakirjaupotukset) ↳ Kyselyt eivät ole semanttisesti samankaltaisia kuin asiakirjoja. ↳ Tämä tekniikka tuottaa hypoteettisen vastausdokumentin kyselystä ennen hakemista. ↳ Käyttää tämän luodun dokumentin upotuksia löytääkseen lisää relevantteja oikeita asiakirjoja. 4) Korjaava RAG ↳ Validoi haetut tulokset vertaamalla niitä luotettuihin lähteisiin (esim. verkkohaku). ↳ Varmistaa ajantasaisen ja tarkan tiedon, suodattaa tai korjaa haetun sisällön ennen kuin se siirtyy LLM:lle. 5) Graafi RAG ↳ Muuntaa haetun sisällön tietokäyräksi, joka tallentaa suhteita ja entiteettejä. ↳ Parantaa päättelyä tarjoamalla rakenteellista kontekstia raakatekstin rinnalla LLM:lle. 6) Hybridi RAG ↳ Yhdistää tiheän vektorihakutoiminnon graafipohjaiseen hakuun yhdessä putkessa. ↳ Hyödyllinen, kun tehtävä vaatii sekä jäsentämätöntä tekstiä että jäsenneltyä relaatiodataa rikkaampiin vastauksiin. 7) Adaptiivinen RAG...