Повышение эффективности генерации текста большой языковой модели с помощью RAG

Целью работы является разработка и внедрение системы Agentic RAG, которая позволяет эффективно использовать большие языковые модели (LLM) без необходимости их предварительного дообучения. Основная задача системы - предоставить удобный интерфейс для построения логических цепочек, которые передают LLM необходимую информацию для поиска ответов на поставленные вопросы. Это позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на тестирование и тонкую настройку модели, по сравнению с традиционными методами дообучения. Для достижения поставленной цели в работе применяются методы, основанные на архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая исключает необходимость постоянного дообучения модели на новых данных. Вместо этого система настраивается один раз, после чего может быть использована с различными базами данных без дополнительных модификаций. Это обеспечивает универсальность системы и возможность ее применения в различных предметных областях. В результате реализации проекта была разработана система, которая демонстрирует значительное сокращение временных затрат на настройку и тестирование по сравнению с традиционными подходами. Agentic RAG позволяет быстро адаптироваться к новым данным и задачам, сохраняя высокую точность и эффективность работы. Это делает систему перспективным инструментом для использования в различных сферах, где требуется обработка больших объемов информации с минимальными временными затратами.