RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций
Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в сочетании с генерацией ответа на основе найденного – хорошо ложится и на другую задачу, которую традиционно решают иными методами: на рекомендации.Цель настоящей статьи – показать, что RAG представляет собой недоиспользованный, но обоснованный инструмент для рекомендательных систем, и разобрать, на каких именно ограничениях классических рекомендателей он выигрывает и где проходят его границы. В качестве сквозного примера рассматривается рекомендательная система книг по запросу в свободной форме. При этом основным предметом рассмотрения является сам подход, а не конкретная реализация. Читать далее