Obróbka odpowiedzi końcowej w kontekście RAG (Retrieval-Augmented Generation) to etap po generowaniu tekstu przez model językowy, podczas którego wzbogacone dane zewnętrzne (retrieved) są dopasowywane, filtrowane lub ulepszane, aby poprawić jakość, spójność i precyzję odpowiedzi. Polega na eliminacji nieistotnych fragmentów, korekcie błędów logicznych, weryfikacji faktów na podstawie źródeł lub reformułowaniu treści w sposób bardziej czytelny i kontekstowy. Metody obejmują np. rankingowe wagi fragmentów, usuwanie redundancji czy integrację z regułami biznesowymi. Celem jest zapewnienie, że ostateczna odpowiedź jest nie tylko generowana na podstawie zewnętrznych danych, ale także optymalnie przetworzona pod kątem praktycznej użyteczności.
Reklama
