Генерация с дополнением поиском (RAG)
Генерация с дополнением поиском находит самые релевантные фрагменты источников и передаёт их ИИ до ответа — чтобы ответы опирались на факты.
Определение
Генерация с дополнением поиском, или RAG, — это подход, при котором система сначала ищет по набору источников — вашим загруженным документам, базе знаний или свежему интернету, — вытягивает наиболее релевантные вашему вопросу фрагменты и добавляет их в промпт ещё до ответа модели. Представьте страховой полис на 40 страниц: вместо догадок инструмент находит два абзаца именно о вашем покрытии и отвечает по ним.
Почему это важно
RAG — это то, как ассистент отвечает на вопросы о ваших личных файлах или о новостях этой недели, которых не было в обучении. Это двигатель заземления: извлечь нужные фрагменты, а затем отвечать строго по ним, в идеале со ссылками, по которым можно перейти. В режиме Facts у AskClear ваши документы и результаты из интернета извлекаются именно так, поэтому ответ о вашем договоре указывает на реальный пункт, а не на смутное воспоминание.