RAG
RAG — связка «поиск + LLM»: модель сначала достаёт релевантные данные из твоей базы, потом отвечает на их основе. Меньше галлюцинаций.
RAG — Retrieval-Augmented Generation. Вместо того чтобы полагаться на «память» модели, ты сначала ищешь нужные куски в своей базе знаний (документы, статьи, база клиентов), а потом отдаёшь их модели как контекст — и она отвечает строго по ним.
Зачем это маркетологу. У LLM нет твоих данных: твоих кейсов, твоего tone of voice, твоих бенчмарков. RAG это чинит. Я держу базу из своих статей и кейсов — и когда генерирую контент или отвечаю на типовой вопрос, модель опирается на мои реальные цифры, а не выдумывает.
RAG — главное лекарство от галлюцинаций. Модель, которой дали факты, врёт заметно реже, чем модель, которую попросили «вспомнить». Но RAG не магия: если в базе мусор — на выходе мусор.