RAG и LLM

 RAG stands for Retrieval-augmented generation, and it is a process applied to Large Language Models (LLMs) to make their outputs more relevant in specific contexts. RAG allows LLMs to access and reference information outside their own training data, such as an organization's specific knowledge base, before generating a response. This process includes citations to provide more accurate and helpful responses

---

 RAG расшифровывается как Retrieval-augmented generation и представляет собой процесс, применяемый к большим языковым моделям (LLM), чтобы сделать их результаты более релевантными в конкретных контекстах. RAG позволяет LLM получать доступ к информации за пределами собственных обучающих данных, например к базе знаний организации, и ссылаться на нее, прежде чем генерировать ответ. Этот процесс включает в себя цитирование, чтобы обеспечить более точные и полезные ответы.