Обсуждение:RAG

Материал из MachineLearning.

Промпт

Статья сгенерирована с помощью LLM Claude Opus 4.8 и вычитана вручную. Промпт приводится дословно.

Ты специалист по машинному обучению, профессор в ведущем техническом университете
и популяризатор науки. Напиши статью «RAG (Retrieval-Augmented Generation)» для вики
MachineLearning.ru в вики-разметке MediaWiki.

Статья должна быть полезна и новичку (понятные определения, популярные объяснения),
и профессионалу (актуальные результаты и ссылки). Без банальностей и «следов LLM».

Раскрой: зачем нужен RAG (актуальность, достоверность, приватность, экономичность);
конвейер (индексация: чанкинг, эмбеддинги, векторная БД; извлечение и генерация:
семантический поиск, добавление в промпт); ключевые компоненты (ретривер, реранкер,
генератор); проблемы и развитие (agentic RAG, GraphRAG); сравнение с дообучением
(RAG даёт факты, дообучение меняет поведение).

Оформление: жирное определение с термином в скобках «(англ. ...)»; разделы ==...==; внутренние ссылки
[[...]] (Большая языковая модель, Галлюцинация, Embedding, Векторная база данных,
Промпт-инжиниринг); ==См. также==, ==Литература== (через * с шаблонами {{статья}}),
категории. Объём ~500-700 слов.

Iaroslav Lyakhov 20:17, 1 июля 2026 (MSD)