Обсуждение:RAG

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

Даннная статья является объединением двух статей, ниже приведена история запросов каждого участника Для объединения тексты обеих статей были отправлены в LLM, с запросом объединения текстов в один структурированный текст в одном стиле без дублирующей информации

Iaroslav Lyakhov

P.s. - Я не сразу узнал что промпт нельзя тоже генерировать, так что все статьи пришлось переписывать.

1: Напиши для вики MachineLearning.ru статью про RAG (генерацию с дополнением поиском). (используй вебпоиск и прочекай существующие на сайте статьи, бери пример оформления с других статей, проверяй актуальность, сейчас июль 2026) Пиши так чтоб было понятно и студенту и специалисту: сначала простое определение, потом подробнее. Учитывай ошибки предыдущей статьи.

2: Распиши всё больше и глубже, объясни, что такое ретривер, реранкер, генератор, от чего зависит качество и почему важна нарезка документа.

3: Перепроверь на наличие ошибок и связь с статьями, и добавь секцию с проблемами и мб дальшейшим развитием. Мб связь с дообучением можно прописать

Dan-Кhaiaa Lakpazhap

Статья была написана в несколько промптов, так как так, получается, более информативный и читаемы текст Первый промпт к DeepSeek-V4 Preview был таким:

Ты специалист в области машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки. Напиши энциклопедическую статью про RAG-систему на русском языке. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии. Англоязычную статью в Википедии можно брать за основу, но упростить и сделать более популярной, при этом без ущерба для строгости изложения. Важные математические формулы лучше оставить. Сделай акцент не только на статистике, но и на машинном обучении. Cтатья должна быть полезна как новичку (понятно даются определения, популярно объясняются идеи), так и профессионалу (есть полезные ссылки, приводятся актуальные научные результаты) Не выдумывай факты. Ищи надёжные источники в научной литературе. Добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список научной литературы. Всегда проверяй корректность ссылок. Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии. Используй форматирование вики разметки. Придерживайся структуры секционирования, принятой для статей о важных научных понятиях.

LLM выдала структурированныую, подробную и достаточно понятную статью в формате, как в Википедии. Далее был использован второй промпт:

хорошо, перепиши текст этой статьи, только добавь разделы: ==см.также== в котором ссылки на статьи которые относятся к нашей статье в раздел примечания запиши ссылки на источники, момент цитирования; в разделе ==литература== список без номеров и так же приведи пример нескольких актуальных работ Для важных или редко используемых понятий указывай в скобках исходный английский термин, например: ошибка на отложенной выборке (англ. hold-out validation). Не используй шаблон Шаблон:О. Вместо тегов <math> и </math> используй, соответственно, .

Я отредактировала вручную, перефразировала некоторую часть, и использовала третий промпт для раздела "Литература" }}

LLM выдала структурированныую, подробную и достаточно понятную статью в формате, как в Википедии. Далее был использован второй промпт:

проверь оформление ссылок для литературы: соответствует ли использованию шаблона {{{заглавие}}}., {{{заглавие}}}., [{{{url}}} {{{title}}}] как в русскоязычной википедии

Таким образом, настоящая статья была приведена к такому виду.