Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-augmented generation adalah teknik yang meng-ground output model bahasa pada dokumen sumber yang diambil, bukan hanya mengandalkan memori parametriknya. Sistem mengambil passage relevan dari basis pengetahuan, memasoknya sebagai konteks, dan meminta model menjawab hanya dengan bukti itu.
Sinonim: RAG, retrieval augmented generation, grounded generation, context augmentation
Retrieval-augmented generation memisahkan apa yang diketahui model dari apa yang pernah dilatih padanya. Saat query datang, retriever menarik chunk paling relevan dari basis pengetahuan yang dipelihara, dan model menyusun jawaban yang dibatasi pada bukti itu. Ini mengurangi halusinasi, membuat jawaban dapat diaudit melalui kutipan, dan memungkinkan tim memperbarui pengetahuan tanpa melatih ulang. Dalam lingkungan yang dikelola, RAG adalah mekanisme yang mengubah pertanyaan menjadi respons grounded dan berkutip yang dapat diverifikasi manusia atau kebijakan sebelum dipercaya.