RAG сначала ищет релевантные документы, затем генерирует ответ с опорой на найденный контекст, снижая галлюцинации и обновляя знания без полного переобучения LM.
Разбор
- Нужны индекс, ретривер и генератор.
- Качество ответа упирается в retrieval.
- Цитирование источников — практика.
- Чанкинг документов критичен.
Итог
RAG = поиск + генерация по найденному контексту.