8 архітектур RAG для інженерів ШІ: (пояснено з використанням) 1) Наївна RAG ↳ Отримує документи виключно на основі векторної схожості між вбудовуванням запиту та збереженими вкладеннями. ↳ Найкраще працює для простих, фактологічних запитів, де достатньо пряме семантичне зіставлення. 2) Мультимодальний RAG ↳ Обробляє кілька типів даних (текст, зображення, аудіо тощо) шляхом вбудовування та отримання між різними модальностями. ↳ Ідеально підходить для кросмодальних завдань пошуку, таких як відповідь на текстовий запит із контекстом тексту та зображення. 3) HyDE (гіпотетичні вкладення документів) ↳ Запити семантично не схожі на документи. ↳ Ця техніка генерує гіпотетичний документ відповіді на основі запиту перед отриманням. ↳ Використовує вбудовування цього згенерованого документа для пошуку більш релевантних реальних документів. 4) Коригувальна RAG ↳ Перевіряє отримані результати, порівнюючи їх із надійними джерелами (наприклад, веб-пошук). ↳ Забезпечує актуальну та точну інформацію, фільтруючи або виправляючи отриманий контент перед передачею до LLM. 5) Графовий RAG ↳ Перетворює отриманий контент у граф знань для фіксації зв'язків і сутностей. ↳ Покращує мислення, надаючи структурований контекст разом із сирим текстом для LLM. 6) Гібридний RAG ↳ Поєднує пошук щільних векторів з пошуком на основі графів в одному конвеєрі. ↳ Корисно, коли завдання вимагає як неструктурованого тексту, так і структурованих реляційних даних для більш глибоких відповідей. 7) Адаптивний RAG...