SI-agent uchun RAG: uni kompaniya hujjatlari bo‘yicha javob berishga qanday o‘rgatish

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — agent javob yozishdan oldin bilimlar bazasidan tegishli ma’lumotlarni topadigan yondashuv.

Qanday ishlaydi

1. Hujjatlar kichik bo‘laklarga bo‘linadi
2. Har bir bo‘lak ma’no bo‘yicha qidirish uchun indekslanadi
3. Savol kelganda tizim eng tegishli bo‘laklarni topadi
4. Bo‘laklar savol bilan birga modelga beriladi
5. Model javobni shu ma’lumotlar asosida yozadi

Nega kerak

• Model kompaniya ma’lumotlarini bilmaydi
• Barcha hujjatlarni har safar modelga berish qimmat va sekin
• Javoblar dolzarb ma’lumotlarga asoslanadi
• Hujjat yangilanganda modelni qayta o‘qitish shart emas

Hujjatlarni tayyorlash

• Faqat dolzarb ma’lumotlar
• Aniq tuzilma — sarlavhalar, bo‘limlar
• Bir mavzu — bir joyda
• Eskirgan va qarama-qarshi ma’lumotlarni olib tashlash
• Jadvallar va rasmlar ichidagi ma’lumotni matnga aylantirish

Bo‘laklarga bo‘lish

Juda kichik bo‘laklar — kontekst yo‘qoladi. Juda katta — keraksiz ma’lumot. Mantiqiy bo‘limlar bo‘yicha bo‘lish ko‘pincha eng yaxshi.

Manbalarni ko‘rsatish

Agent javob qaysi hujjatdan olinganini ko‘rsatsa — tekshirish oson va ishonch yuqori.

Sifatni tekshirish

• To‘g‘ri bo‘laklar topildimi
• Javob bo‘laklarga mosmi
• Bazada yo‘q savollarga «bilmayman» deyiladimi

Yangilash

Hujjat o‘zgarganda — indeksni yangilash. Avtomatik jarayon.

Tipik muammo

Ko‘pincha javob sifati muammosi model emas, hujjatlar sifati.