В данной работе представлено описание метода поисковой расширенной генерации (RAG). Описан принцип работы систем с RAG. Приводятся лучшие практики внедрения RAG в платформы машинного обучения, подчеркивая важность качества и релевантности данных. Статья также обсуждает перспективы технологии RAG. В заключение подчеркивается активное развитие инструментов и исследований в области расширенной поисковой генерации, с ожидаемым влиянием на цифровые продукты и бизнес-решения.
