Az utóbbi időben a Retrieval-Augmented Generation, azaz RAG, egyre nagyobb figyelmet kap az AI és a nagyméretű nyelvi modellek világában. A RAG lényege, hogy a nyelvi modellek válaszadása nem csupán a bennük rejlő tudáson alapul, hanem kiegészül külső információforrásokból származó releváns adatokkal. Ez a megközelítés jelentősen javítja a modellek pontosságát és alkalmazhatóságát, legyen szó akár kérdés-válasz rendszerekről, chatbotokról vagy tartalomgenerálásról. Ebben a cikkben egy egyszerű RAG rendszer megalkotását mutatom be lépésről lépésre Python nyelven, az ollama eszköz segítségével. Mi is az a RAG valójában? Egy hagyományos chatbot vagy nyelvi modell önmagában csak az általa betanult adatok alapján válaszol, ami gyakran korlátozza a tudását, különösen ha specifikus vagy friss információkra lenne…