Появился такой термин RAG — retrieval-augmented generation. По сути это когда нейросеть не просто тупо генерит текст на основе своих весов, а сначала как бы ходит в базу знаний или документы, вытаскивает релевантные данные и уже потом на их основе строит ответ. Слышал, что это помогает давать более точные и актуальные ответы, но пока толком не пробовал.

Кто тут с этим сталкивался — расскажите, как вы организуете саму базу? Какие форматы лучше юзать, чтобы нейросеть быстро искала нужные факты? Допустим, у меня куча PDF с технологическими статьями и куча разного справочного контента, как лучше вытащить из этого полезное для RAG?

Еще интересно, у кого есть опыт сравнивать просто GPT без базы и RAG-модель — насколько улучшается качество и скорость? Малозаметна ли разница, или прям критичная? И как проверять, что выданное нейросетью реально соответствует базе, а не просто сгенерено на пустом месте?

Короче, поделитесь кейсами и советами, кто что юзает и как прокачивает свои локальные или облачные решения с RAG.