8 архитектур RAG для инженеров ИИ: (объяснено с использованием) 1) Наивный RAG ↳ Извлекает документы исключительно на основе векторного сходства между встраиванием запроса и сохраненными встраиваниями. ↳ Лучше всего работает для простых, основанных на фактах запросов, где достаточно прямого семантического соответствия. 2) Мультимодальный RAG ↳ Обрабатывает несколько типов данных (текст, изображения, аудио и т. д.), встраивая и извлекая данные по модальностям. ↳ Идеален для задач кросс-модального извлечения, таких как ответ на текстовый запрос с контекстом как текста, так и изображения. 3) HyDE (Гипотетические встраивания документов) ↳ Запросы не семантически схожи с документами. ↳ Эта техника генерирует гипотетический ответный документ из запроса перед извлечением. ↳ Использует встраивание сгенерированного документа для поиска более релевантных реальных документов. 4) Корректирующий RAG ↳ Проверяет извлеченные результаты, сравнивая их с надежными источниками (например, веб-поиск). ↳ Обеспечивает актуальную и точную информацию, фильтруя или исправляя извлеченное содержимое перед передачей в LLM. 5) Графовый RAG ↳ Преобразует извлеченное содержимое в граф знаний для захвата отношений и сущностей. ↳ Улучшает рассуждения, предоставляя структурированный контекст наряду с сырым текстом для LLM. 6) Гибридный RAG ↳ Объединяет плотное векторное извлечение с графовым извлечением в одном потоке. ↳ Полезен, когда задача требует как неструктурированного текста, так и структурированных реляционных данных для более богатых ответов. 7) Адаптивный RAG...