Методология Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала ключевым стандартом для улучшения больших языковых моделей (LLM), позволяя им использовать частные данные. Сейчас появляются новые архитектурные шаблоны, предлагающие выход за рамки традиционного векторного поиска.
Стандартный подход RAG включает разбивку документов на части, их встраивание в векторную базу данных и получение результатов с помощью косинусного сходства. Однако графовые архитектуры обещают более эффективное решение для сложных связей между данными. Это открывает новые возможности для повышения точности и релевантности ответов LLM в производстве.
