पुनःप्राप्ति-संवर्धित जनन (RAG)
पुनःप्राप्ति-संवर्धित जनन एक तकनीक है जो किसी भाषा-मॉडल के आउटपुट को उसकी पैरामीट्रिक स्मृति पर अकेले निर्भर रहने के बजाय पुनःप्राप्त स्रोत-दस्तावेज़ों में आधारित करती है। सिस्टम किसी ज्ञान-आधार से प्रासंगिक अनुच्छेद लाता है, उन्हें संदर्भ के रूप में देता है, और मॉडल से केवल उसी साक्ष्य का उपयोग कर उत्तर देने को कहता है।
पर्यायवाची: RAG, retrieval augmented generation, grounded generation, context augmentation
पुनःप्राप्ति-संवर्धित जनन यह अलग कर देता है कि कोई मॉडल क्या जानता है उससे जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था। प्रश्न-समय पर पुनःप्राप्तिकर्ता किसी अनुरक्षित ज्ञान-आधार से सर्वाधिक प्रासंगिक खंड खींचता है, और मॉडल उस साक्ष्य तक सीमित एक उत्तर रचता है। यह विभ्रम घटाता है, उद्धरणों के माध्यम से उत्तरों को लेखापरीक्षा-योग्य बनाता है, और टीमों को पुनःप्रशिक्षण के बिना ज्ञान अद्यतन करने देता है। किसी शासित परिवेश में, RAG वही तंत्र है जो किसी प्रश्न को एक आधारित, उद्धृत प्रतिक्रिया में बदल देता है जिसे कोई व्यक्ति या नीति उस पर भरोसा करने से पहले सत्यापित कर सके।