Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Тонкая настройка RAG
Процесс специфической адаптации языковых моделей для оптимизации их производительности в задачах генерации, дополненной поиском, путем корректировки весов сети на релевантных контекстных данных.
Генерация с дополнением поиском
Гибридная архитектура, сочетающая поиск информации и генерацию текста, где модель обращается к внешней базе знаний перед созданием более точных и фактических ответов.
Дистилляция знаний для RAG
Техника передачи знаний от сложной модели RAG (учитель) к более легкой модели (ученик), сохраняя способности к рассуждению на основе поиска.
Тонкая настройка эмбеддингов
Адаптация векторных представлений для улучшения релевантности извлекаемых документов путем оптимизации эмбеддингов в соответствии с конкретной областью применения RAG.
Адаптация энкодера поиска
Модификация энкодеров поиска для лучшего понимания и индексации документов, специфичных для домена, тем самым улучшая точность фазы поиска в RAG.
Инженерия промптов для RAG
Оптимизированное проектирование входных инструкций для эффективной интеграции извлеченной информации в процесс генерации, максимизируя согласованность и релевантность ответов.
Тонкая настройка векторной базы данных
Оптимизация параметров векторной базы данных для ускорения запросов на схожесть и улучшения качества извлекаемых документов в системах RAG.
Оптимизация кросс-энкодера
Настройка моделей кросс-энкодера для точного переранжирования извлеченных документов, улучшая выбор наиболее релевантной информации для генерации.
Мультимодальная адаптация RAG
Расширение методов RAG для обработки и интеграции различных типов данных (текст, изображения, аудио) в процессе извлечения и расширенной генерации.
Предметно-ориентированный RAG
Специализация систем RAG для конкретных областей (медицина, юриспруденция, техника) путем адаптации моделей и баз знаний к специфической терминологии и концепциям.
Малоэтапное обучение для RAG
Метод обучения, позволяющий модели RAG быстро адаптироваться к новым задачам с минимальным количеством примеров, используя возможности контекстного извлечения.
Согласование извлечения и генерации
Процесс оптимизации, направленный на согласование семантических представлений между фазами извлечения и генерации для обеспечения лучшей согласованности в производимых ответах.
Тонкая настройка гибридного поиска
Совместная оптимизация векторного и семантического поиска в системах RAG, настраивающая веса между различными методами для максимизации релевантности результатов.
Калибровка производительности RAG
Систематическая корректировка параметров модели для балансировки доверия между извлеченной информацией и внутренними знаниями, избегая галлюцинаций при сохранении согласованности.