RAG

Также: поиск с генерацией

Коротко

Retrieval-Augmented Generation — подход, при котором нейросеть перед ответом ищет документы и опирается на найденный текст.

Так работают ассистенты с поиском в интернете. Поэтому для попадания в их ответы важны те же страницы, которые находит поисковая часть системы.

Упоминается в статьях

🎯GEO GEO · AEO

Как измерять GEO: метрики видимости в нейросетях, промпт-мониторинг и отчёт

Какие метрики показывают результат GEO, как собрать набор промптов, как часто проверять ответы нейросетей, как учесть случайность ответов и как сделать понятный отчёт.

⏱ 7 минЧитать →

Упоминается в исследованиях

Рецензируемое исследование 2024

Конфликт знаний: модель принимает связные внешние данные, но ищет подтверждение

Xie и др. · International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), spotlight

ХамелеонМодели могут быть очень восприимчивы к внешним данным, противоречащим их памяти, если те связны и убедительны.

🧠 Языковые модели (LLMO)Читать →

Рецензируемое исследование 2023

Языковые модели плохо запоминают редкие факты: всё решает число упоминаний

Kandpal и др. · Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023), PMLR 202, 15696–15707

Сильная связьТочность ответа на вопрос коррелирует и причинно связана с числом релевантных документов в данных предобучения.

🧠 Языковые модели (LLMO)Читать →

Рецензируемое исследование 2023

Когда не доверять модели: о малоизвестных сущностях ИИ знает хуже

Mallen и др. · Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 9802–9822

14 тыс. вопросовРазмер датасета PopQA с сущностями разной популярности.

🧠 Языковые модели (LLMO)Читать →

Рецензируемое исследование 2025

Проверка GEO-приёмов: большинство методов почти не повышают видимость

Puerto и др. · NeurIPS 2025, Datasets and Benchmarks Track; arXiv:2506.11097

Почти 0Большинство текущих приёмов оптимизации под разговорный поиск не дают устойчивого прироста, вопреки ранее опубликованным результатам.

🧭 Генеративный поиск (GEO)Читать →

Рецензируемое исследование 2024

Что убеждает языковую модель: релевантность важнее ссылок и стиля

Wan и др. · Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 7468–7484

Релевантность решаетМодели сильнее всего опираются на то, насколько сайт соответствует запросу.

🧭 Генеративный поиск (GEO)Читать →

Рецензируемое исследование 2024

Потерянные в середине: как языковые модели читают длинные тексты

Liu и др. · Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12, 157–173

U-образная криваяТочность максимальна, когда нужная информация в начале или конце контекста, и падает, когда она в середине.

✨ ИИ и поискЧитать →