✔️ RAG - как GPT перестал галлюцинировать и научился думать с источниками
Классические LLM ограничены собственным контекстом: они выдают только то, что успели "запомнить" при обучении. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ломает эту границу — модель получает доступ к внешним данным и способна подгружать нужные факты *в момент запроса*.
Механика проста, но мощна: LLM → делает эмбеддинг запроса → ищет близкие документы в векторном хранилище → получает top-k контексты → формирует ответ на их основе. В итоге модель не "вспоминает", а всегда рассуждает на свежих данных.
Где это реально работает: - в Copilot для кода, когда модель тянет сниппеты из корпоративных репозиториев; - в внутренних чатах компаний - поиск по Confluence, Notion, Jira и документации; - в R&D и науке - динамическая генерация отчётов с ссылками на реальные статьи; - в юридических и медтех-системах, где каждый ответ должен быть подтверждён источником.
RAG - это уже не просто “надстройка над GPT”. Это новая архитектура, где память отделена от рассуждения, и ИИ получает навык работы с контекстом, как человек с поисковиком.
✔️ RAG - как GPT перестал галлюцинировать и научился думать с источниками
Классические LLM ограничены собственным контекстом: они выдают только то, что успели "запомнить" при обучении. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ломает эту границу — модель получает доступ к внешним данным и способна подгружать нужные факты *в момент запроса*.
Механика проста, но мощна: LLM → делает эмбеддинг запроса → ищет близкие документы в векторном хранилище → получает top-k контексты → формирует ответ на их основе. В итоге модель не "вспоминает", а всегда рассуждает на свежих данных.
Где это реально работает: - в Copilot для кода, когда модель тянет сниппеты из корпоративных репозиториев; - в внутренних чатах компаний - поиск по Confluence, Notion, Jira и документации; - в R&D и науке - динамическая генерация отчётов с ссылками на реальные статьи; - в юридических и медтех-системах, где каждый ответ должен быть подтверждён источником.
RAG - это уже не просто “надстройка над GPT”. Это новая архитектура, где память отделена от рассуждения, и ИИ получает навык работы с контекстом, как человек с поисковиком.
Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram. The court said the defendant had also incited people to commit public nuisance, with messages calling on them to take part in rallies and demonstrations including at Hong Kong International Airport, to block roads and to paralyse the public transportation system. Various forms of protest promoted on the messaging platform included general strikes, lunchtime protests and silent sit-ins. Activate up to 20 bots To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” Hashtags are a fast way to find the correct information on social media. To put your content out there, be sure to add hashtags to each post. We have two intelligent tips to give you:
from us
