↔️ 8 RAG-архитектур, которые должен знать каждый

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подход, когда LLM дополняется внешними источниками знаний для точных и актуальных ответов.

Ниже — быстрый обзор популярных архитектур:

1️⃣ Naive RAG
Базовый RAG для простых задач. Простейшая реализация без адаптивной логики.

2️⃣ Multimodal RAG
Работает с разными типами данных: текст, изображения, аудио.

3️⃣ HyDE
Генерирует гипотетический документ (Hypothetical Response) для улучшения поиска и контекста.

4️⃣ Corrective RAG
Автоматическая проверка фактов и корректировка ответа с использованием внешних источников.

5️⃣ Graph RAG
Использует графовые базы данных для сложных связей между сущностями.

6️⃣ Hybrid RAG
Гибридный подход: объединяет графовые и векторные хранилища для более точного контекста.

7️⃣ Adaptive RAG
Многоступенчатое рассуждение с адаптивным выбором стратегии поиска и генерации.

8️⃣ Agentic RAG
Многоагентная система с планированием действий, короткой и длинной памятью, распределёнными агентами.

Совет по выбору:
— Простые задачи → Naive RAG
— Мультимодальные данные → Multimodal RAG
— Проверка фактов → Corrective RAG
— Сложные связи → Graph / Hybrid RAG
— Многоступенчатое рассуждение → Adaptive RAG
— Комплексные агентные системы → Agentic RAG

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст