AI · · Редакция WebLab Corp
Узнайте, что генерация с дополнением найденными данными добавляет веб-продукту с AI, где она помогает и почему оценка качества остаётся важной.
Дайте модели релевантный контекст
IBM объясняет генерацию с дополнением найденными данными, или RAG, как связь модели с внешними знаниями. Релевантные материалы извлекаются и добавляются к запросу до генерации ответа. Это может помочь помощнику в продукте, которому нужна информация за пределами обучающих данных модели.
Полезный контекст не гарантирует правильность
IBM также отмечает, что RAG не делает модель защищённой от ошибок. Подход WebLab Corp к реализации состоит в проверке всей задачи пользователя: качества поиска, видимости источников, недоступной информации и реакции в ситуациях, когда система не должна отвечать.
Начните с ограниченной задачи работы со знаниями
Выберите одну коллекцию утверждённых документов и одну аудиторию. Определите, кому доступен каждый источник и как будут поддерживаться обновления. Прежде чем расширять функцию, сравните ответы с небольшим набором показательных вопросов.
Источники и дополнительное чтение
Оригинальный редакционный материал WebLab Corp, подготовленный с учётом ресурсов IBM по указанным ссылкам. IBM не спонсирует и не одобряет эту статью. Рекомендации по реализации отражают точку зрения WebLab Corp.
Изучить связанную услугу