Возможность работы с сырым контентом: например, можно запускать LLM поверх PDF-файлов, разбивать их на страницы и делать классификацию релевантности прямо в модели, что улучшает качество поиска.
Отсутствие необходимости в векторных базах данных: в отличие от традиционных методов, основанных на векторных БД, LLM позволяют работать без необходимости создания и управления векторными данными, что упрощает процесс разработки и развёртывания.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это подход, который используется в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка
сочетание механизмов поиска информации (retrieval)
с генерацией текста (generation)
В контексте RAG модель может извлекать релевантную информацию из базы данных или других источников и использовать её для улучшения качества генерируемого ответа