RAG (retrieval-augmented generation)

Языковая модель на открытый вопрос ответит из обучающих данных — уверенно, а иногда и неверно. RAG меняет сценарий: сначала ищем релевантные документы в индексе, затем просим модель отвечать только по ним, со ссылками на источники.

Именно поисковый индекс делает RAG работающим, поэтому в AACSearch он фича первого класса: ассистенты привязаны к коллекциям, ответы приходят стримом со ссылками на исходные документы, а граф знаний добавляет под поиском структуру сущностей.