Простыми словами
Представьте человека, который перед ответом открывает нужные документы, а не полагается только на память. RAG сначала находит релевантные материалы и передаёт их генеративной модели, поэтому ответ можно сделать актуальнее и связать с источником.
Механизм действия
Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на условия, ограничения, взаимодействия и наблюдаемые последствия. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.
Пример в работе
Применять локальное решение без проверки контекста, ограничений и вторичных последствий.
Сначала определить механизм, затем выбрать минимальное изменение и измерить результат.
Ограничения
«Retrieval-Augmented Generation» объясняет только часть происходящего в области «AI и машинное обучение». Сам принцип не говорит, насколько сильным будет эффект в вашем случае, и не заменяет измерения. При другом масштабе, среде или временном горизонте результат может отличаться.
Источник
Patrick Lewis et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, 2020.