Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) on tekoälyarkkitehtuuri, jossa malli hakee relevantteja dokumentteja ulkoisesta tietokannasta ja käyttää niitä kontekstuaalisena pohjana vastauksen generoinnissa — pelkän koulutusdatan varassa olemisen sijaan.
RAG yhdistää kaksi komponenttia: retrieval-moduulin (joka hakee ja noutaa relevantteja tekstejä) ja generatiivisen mallin (joka generoi vastauksen haettujen tekstien perusteella). Perplexity on puhdas RAG-järjestelmä, jossa retrieval-lähteenä on avoin verkko.
Sisällöntuottajille RAG-arkkitehtuurin ymmärtäminen on tärkeää: sisältö, joka on selkeästi jäsenneltyä, helposti krawlereiden saatavilla ja riittävän tiivistä ollakseen relevanttia retrieval-vaiheessa, päätyy suuremmalla todennäköisyydellä tekoälyn vastaukseen.
Usein kysytyt kysymykset
Mitä RAG on käytännössä?
Perplexity hakee verkosta (retrieval), löytää relevantit tekstit ja antaa LLM:n kirjoittaa vastauksen näiden tekstien pohjalta (generation). Tuloksena on vastaus, jota ohjaavat sekä koulutusdata että ajantasaiset verkkolähteet.
Tutustu tekoälyhaun sanastoon
AI Search Academy on riippumaton sanasto tekoälyhaulle ja näkyvyydelle.
Katso kaikki termitLiittyvät termit
KR
AI Search & Growth Strategist, 25+ vuoden kokemus digitaalisesta markkinoinnista. Lue lisää →