Pesquisa com IA Geração aumentada por recuperação (RAG)

Você pode melhorar a precisão da pesquisa do seu Pesquisa com IA usando Pesquisa com IA Geração aumentada por recuperação( RAG). Com RAG, Você pode limitar o foco de um modelo de linguagem grande (LLM) a um conjunto de dados contextual específico, em vez dos dados gerais amplos nos quais ele foi treinado.

Pesquisa com IA RAG visão geral

RAG Combina a recuperação de informações com a geração de texto com IA. Ele funciona em duas etapas. Ele indexa os dados para torná-los pesquisáveis e, em seguida, pesquisa esses dados indexados usando consultas.

A eficácia de Pesquisa com IA RAG o usa seu modelo de incorporação, que é usado pelos métodos de pesquisa avançada, como uma pesquisa semântica ou vetorial, para recuperar as informações orientadas ao contexto de fontes indexadas. O modelo de incorporação gera incorporações baseadas na consulta de pesquisa do usuário. As incorporações são usadas por um LLM para produzir respostas relevantes. O modelo de incorporação é o mecanismo por trás do RAG que permite pesquisar, recuperar e incorporar informações em um mapa vetorial antes de passá-las para um LLM. Por padrão, RAG Usa o modelo de incorporação (E5), mas também oferece suporte a modelos adicionais de terceiros, como Azure OpenAI Incorporar e. Google Gemini Incorporação. Os usuários também podem trazer seus próprios modelos de incorporação personalizados de provedores de terceiros para criar incorporações para seus específicos RAG necessidades.

Ativando Pesquisa com IA RAG

Pesquisa com IA RAG a funcionalidade é fornecida pelo Pesquisa com IA RAG plug-in (sn_ais_rag). Este plug-in é ativado automaticamente para sua instância quando você instala Controlador de IA generativa ou qualquer um Now Assist aplicação.