# Retrieval-Augmented Generation (RAG)

> שיטה שבה מודל שפה שולף תחילה מידע רלוונטי ממאגר הידע של הארגון, ורק אז מנסח תשובה לפיו.. בלי RAG, מודל עונה מתוך מה שאומן עליו ולכן הוא לא מכיר את המחירון

העמוד המלא: https://oversight.co.il/glossary/rag

## ההסבר

בלי RAG, מודל עונה מתוך מה שאומן עליו, ולכן הוא לא מכיר את המחירון שלך, את המדיניות שלך ואת הקטלוג שלך. עם RAG, כל תשובה נשענת על מסמך אמיתי שאפשר להצביע עליו.

זה גם מה שהופך תשובה לניתנת לביקורת: אפשר לדרוש שהסוכן יצטט את המקור, וכך לזהות מיד מתי הוא ענה על סמך מסמך שגוי או ישן.

## מונחים קשורים

- [LLM](https://oversight.co.il/glossary/llm.md): מודל שפה גדול: מודל שאומן על כמויות עצומות של טקסט ויודע לייצר תשובה בשפה טבעית.
- [סוכן AI](https://oversight.co.il/glossary/ai-agent.md): מערכת מבוססת מודל שפה שמסוגלת לא רק לענות אלא גם לבצע פעולות: לחפש, לעדכן מערכת ולהפעיל תהליך.
- [Prompt](https://oversight.co.il/glossary/prompt.md): ההוראה שנמסרת למודל שפה, וקובעת מה הוא יעשה, באיזה סגנון ובאילו גבולות.
- [Hallucination](https://oversight.co.il/glossary/hallucination.md): תשובה של מודל שפה שנשמעת סבירה ובטוחה, אך אינה נכונה.
- [חיפוש סמנטי](https://oversight.co.il/glossary/semantic-search.md): חיפוש שמבין את המשמעות של מה שהוקלד ולא רק את המילים עצמן, ולכן מוצא תוצאות רלוונטיות גם כשהניסוח שונה מהאופן שבו המידע נשמר.

## פתרונות

- [הטמעת AI](https://oversight.co.il/solutions/ai-integration.md)
- [בניית סוכני AI](https://oversight.co.il/solutions/ai-agents.md)