Компания создает чат-бота для ответов на вопросы по кадровой политике, используя большую языковую модель и большой набор цифровых документов. Какая техника лучше всего повысит релевантность генерируемых ответов?

Retrieval Augmented Generation (RAG) — это наиболее эффективная техника для повышения релевантности ответов чат-бота, когда он должен отвечать на вопросы на основе большого набора документов. RAG позволяет модели извлекать релевантную информацию из базы знаний (цифровых документов) перед генерацией ответа, обеспечивая точность и актуальность. Few-shot prompting улучшает качество ответов, но не гарантирует доступ к конкретным данным из большой базы документов. Установка температуры на 1 увеличивает креативность и случайность ответов, что нежелательно для фактологических вопросов. Уменьшение размера токена ограничивает объем генерируемого текста, но не влияет на его релевантность к данным.