प्रश्नोत्तर और रिट्रीवल-संवर्धित जनरेशन
पहले प्रमाण खोजता है, फिर उसी के आधार पर उत्तर देता है
यह पृष्ठ अंग्रेज़ी में प्रस्तुत है; शीर्षक और सारांश का स्थानीयकरण किया गया है।
यह क्षमता क्या है
Takes a question and returns an answer. It has two forms: closed-book, answering from parameters alone, and open-book, retrieving relevant passages from an external corpus first. Retrieval-augmented generation belongs to the latter, keeping knowledge in an updatable external store and usually attaching citations. It differs from free generation by having an explicit question and a verifiable target answer.
तकनीकी रूप से कैसे
A RAG pipeline chunks documents into vectors in an index, encodes the question the same way and takes nearest neighbours, then pastes the retrieved passages with the question into a prompt so the model can answer with citations. Refinements include hybrid dense-plus-sparse retrieval, query rewriting before retrieval, and a reranker to pick the best passages. Closed-book answering relies purely on knowledge compressed during pre-training.
प्रतिनिधि उत्पाद
14Perplexity
2022खोजते हुए उत्तर देता है, हर उत्तर के साथ स्रोत
NotebookLM
2023केवल दिए गए स्रोतों से उत्तर देता है, हवाले के साथ
ChatGPT
2022वह चैट विंडो जिसने बड़े भाषा मॉडल को हर किसी तक पहुँचाया
GPT-4o
2024मूल रूप से बहुविध सामान्य मॉडल — पाठ, चित्र और ऑडियो एक ही द्वार से
Gemini
2024खोज, ऑफ़िस और बहुविध मॉडल को एक चैट द्वार में समेटता है
Command R
2024पुनर्प्राप्ति-संवर्धन और टूल उपयोग के लिए बना वाणिज्यिक मॉडल
Jamba
2024स्टेट-स्पेस मॉडल और Transformer को मिलाने वाला ओपन-वेट मॉडल
Kimi
2023लंबे संदर्भ के लिए जाना जाने वाला चीनी संवाद सहायक
Hunyuan
2023ओपन-वेट संस्करणों सहित टेनसेंट का सामान्य मॉडल परिवार
Microsoft Copilot
2023ऑपरेटिंग सिस्टम और ऑफ़िस ऐप्स में बुनी हुई संवादात्मक एआई
Doubao
2023बाइटडांस का सामान्य संवाद मॉडल और ऐप
LangChain
2022मॉडल, टूल और रिट्रीवल को जोड़ें
ERNIE
2019ज्ञान-संवर्धित प्रीट्रेनिंग से शुरू हुआ चीनी मॉडल, शुरुआती प्रतिनिधि संस्करण
Pinecone
2019समानता खोज हेतु प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस
संबंधित संस्थान
सामान्य उपयोग
- Enterprise knowledge bases and internal Q&A
- Web-search assistants with citations
- Document and contract interrogation
- Support and technical self-service
इसका मूल्यांकन कैसे होता है
- Exact Match
- Share of answers identical to the reference
- Answer F1
- Token overlap with the reference, allowing partial credit
- Retrieval hit rate and citation accuracy
- Whether evidence was retrieved and citations actually support the claim
सीमाएँ और कठिनाइयाँ
- When the right passage is not retrieved, the model still answers confidently — hallucination in disguise
- Multi-hop questions needing several documents break, answering only one link
- Key evidence in the middle of a long context is the most likely to be ignored
इसके पीछे की अवधारणाएँ
पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन
ज्ञान को पैरामीटर में ठूँसने के बजाय बाहर रखकर ज़रूरत पर देखना — खुली किताब वाली परीक्षा की तरह
अटेंशन तंत्र
हर स्थान बाकी सभी स्थानों को सीधे देख सकता है और प्रासंगिकता के अनुसार ध्यान बाँट सकता है
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और अलाइनमेंट
मॉडल को उपयोगी, ईमानदार और हानिरहित बनाना उसे केवल बड़ा करने से कठिन है