{"id":379622,"date":"2024-06-25T03:12:59","date_gmt":"2024-06-25T03:12:59","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=379622"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=379622","title":{"rendered":"\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e Multi-Head RAG: \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e LLM<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em><\/p>\n

\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u043e\u043c, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Multi-Head RAG<\/strong> \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0439 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 LLM.<\/p>\n

Multi-Head RAG<\/h3>\n

RAG<\/h4>\n

Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/strong> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 LLM \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 LLM \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. RAG \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 RAG \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a<\/strong>: \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0430 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0411\u0414. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0442\u0438\u043f\u043e Locality-Sensitive Hashing \u0438 k-Nearest Neighbors. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0411\u0414. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/strong> \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 prompt engineering \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c\u200b <\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u043f. \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u044b \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0438\u043f\u043e self-attention, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u200b <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, RAG \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Hugging Face Transformers \u0438 Faiss:<\/p>\n

    import torch from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0440\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\") retriever = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", index_name=\"exact\") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", retriever=retriever)  # \u0432\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f question = \"What is the capital of France?\" # \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441  # \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 input_ids = tokenizer(question, return_tensors=\"pt\").input_ids retrieved_docs = retriever(input_ids)  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 outputs = model.generate(input_ids, num_beams=5, num_return_sequences=1) generated_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Question:\", question) print(\"Answer:\", generated_answer)<\/code><\/pre>\n
    Multi-Head RAG<\/h4>\n
    \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b RAG, \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u044f\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u0412 \u0432\u0430\u043d\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c RAG \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. Multi-Head RAG \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n
    \u0412 Multi-Head RAG \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430<\/strong> \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. <\/p>\n
    \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e.  \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n
    \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 Multi-Head RAG \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439<\/strong>: \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0431\u0430\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0438\u0447\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/strong>: \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446. \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0441\u043e\u0446. \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
    3. \n
      \u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043d. \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442.\u043f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0442\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430.  <\/p>\n
      \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
      \u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n
      \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
        \n
      1. \n
        \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/strong>: \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n
      2. \n
        \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
      3. \n
        \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n
        import torch from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration from faiss import IndexFlatL2 import numpy as np  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\") retriever_1 = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", index_name=\"exact\") retriever_2 = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-wiki\", index_name=\"exact\") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", retriever=[retriever_1, retriever_2])  # \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 question = \"What are the recent advancements in quantum computing?\" input_ids = tokenizer(question, return_tensors=\"pt\").input_ids  # \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 retrieved_docs_1 = retriever_1(input_ids) retrieved_docs_2 = retriever_2(input_ids) combined_docs = retrieved_docs_1 + retrieved_docs_2  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 outputs = model.generate(input_ids, context_input_ids=combined_docs, num_beams=5, num_return_sequences=1) generated_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Question:\", question) print(\"Answer:\", generated_answer)  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Faiss \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 dimension = 768 index = IndexFlatL2(dimension) data = np.random.random((1000, dimension)).astype('float32') index.add(data) query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32') D, I = index.search(query_vector, 10)  print(\"Nearest Neighbors:\", I)  # \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 Faiss \u0441 RAG def retrieve_custom_index(query, index, tokenizer, model):     query_vector = tokenizer(query, return_tensors=\"pt\").input_ids.numpy()     D, I = index.search(query_vector, 10)     retrieved_docs = [tokenizer.decode(idx) for idx in I[0]]     return retrieved_docs  # \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 custom_question = \"What are the recent trends in AI?\" custom_retrieved_docs = retrieve_custom_index(custom_question, index, tokenizer, model)  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 custom_input_ids = tokenizer(custom_question, return_tensors=\"pt\").input_ids custom_outputs = model.generate(custom_input_ids, context_input_ids=custom_retrieved_docs, num_beams=5, num_return_sequences=1) custom_generated_answer = tokenizer.decode(custom_outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Custom Question:\", custom_question) print(\"Custom Answer:\", custom_generated_answer)<\/code><\/pre>\n
        \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
        \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u044e\u0437\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n\n
        Multi-Head RAG \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438.  <\/p>\n
        \u041f\u0440\u043e RAG \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u044b OTUS \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
        <\/div>\n

         \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438          https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/821943\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
        <\/div>\n
        \n
        \n
        \n
        \n
        <\/figure>\n
        \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em><\/p>\n
        \u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u043e\u043c, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Multi-Head RAG<\/strong> \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0439 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 LLM.<\/p>\n
        Multi-Head RAG<\/h3>\n
        RAG<\/h4>\n
        Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/strong> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 LLM \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 LLM \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. RAG \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n
        \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 RAG \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430:<\/p>\n
          \n
        1. \n
          \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a<\/strong>: \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0430 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0411\u0414. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0442\u0438\u043f\u043e Locality-Sensitive Hashing \u0438 k-Nearest Neighbors. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0411\u0414. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<\/li>\n
        2. \n
          \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/strong> \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 prompt engineering \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c\u200b  <\/p>\n<\/li>\n
        3. \n
          \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u043f. \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u044b \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0438\u043f\u043e self-attention, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u200b  <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
          \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, RAG \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Hugging Face Transformers \u0438 Faiss:<\/p>\n
          import torch from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0440\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\") retriever = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", index_name=\"exact\") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", retriever=retriever)  # \u0432\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f question = \"What is the capital of France?\" # \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441  # \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 input_ids = tokenizer(question, return_tensors=\"pt\").input_ids retrieved_docs = retriever(input_ids)  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 outputs = model.generate(input_ids, num_beams=5, num_return_sequences=1) generated_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Question:\", question) print(\"Answer:\", generated_answer)<\/code><\/pre>\n
          Multi-Head RAG<\/h4>\n
          \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b RAG, \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u044f\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u0412 \u0432\u0430\u043d\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c RAG \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. Multi-Head RAG \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n
          \u0412 Multi-Head RAG \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430<\/strong> \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. <\/p>\n
          \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e.  \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n
          \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 Multi-Head RAG \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
            \n
          1. \n
            \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439<\/strong>: \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0431\u0430\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0438\u0447\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n
          2. \n
            \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/strong>: \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446. \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0441\u043e\u0446. \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
          3. \n
            \u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043d. \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442.\u043f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0442\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
            \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430.  <\/p>\n
            \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
            \u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n
            \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
              \n
            1. \n
              \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/strong>: \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n
            2. \n
              \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
            3. \n
              \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
              \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n
              import torch from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration from faiss import IndexFlatL2 import numpy as np  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\") retriever_1 = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", index_name=\"exact\") retriever_2 = RagRetriever.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-wiki\", index_name=\"exact\") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained(\"facebook\/rag-token-nq\", retriever=[retriever_1, retriever_2])  # \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 question = \"What are the recent advancements in quantum computing?\" input_ids = tokenizer(question, return_tensors=\"pt\").input_ids  # \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 retrieved_docs_1 = retriever_1(input_ids) retrieved_docs_2 = retriever_2(input_ids) combined_docs = retrieved_docs_1 + retrieved_docs_2  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 outputs = model.generate(input_ids, context_input_ids=combined_docs, num_beams=5, num_return_sequences=1) generated_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Question:\", question) print(\"Answer:\", generated_answer)  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Faiss \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 dimension = 768 index = IndexFlatL2(dimension) data = np.random.random((1000, dimension)).astype('float32') index.add(data) query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32') D, I = index.search(query_vector, 10)  print(\"Nearest Neighbors:\", I)  # \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 Faiss \u0441 RAG def retrieve_custom_index(query, index, tokenizer, model):     query_vector = tokenizer(query, return_tensors=\"pt\").input_ids.numpy()     D, I = index.search(query_vector, 10)     retrieved_docs = [tokenizer.decode(idx) for idx in I[0]]     return retrieved_docs  # \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 custom_question = \"What are the recent trends in AI?\" custom_retrieved_docs = retrieve_custom_index(custom_question, index, tokenizer, model)  # \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 custom_input_ids = tokenizer(custom_question, return_tensors=\"pt\").input_ids custom_outputs = model.generate(custom_input_ids, context_input_ids=custom_retrieved_docs, num_beams=5, num_return_sequences=1) custom_generated_answer = tokenizer.decode(custom_outputs[0], skip_special_tokens=True)  print(\"Custom Question:\", custom_question) print(\"Custom Answer:\", custom_generated_answer)<\/code><\/pre>\n
              \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
              \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u044e\u0437\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n\n
              Multi-Head RAG \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438.  <\/p>\n
              \u041f\u0440\u043e RAG \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u044b OTUS \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
              <\/div>\n

               \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438                https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/821943\/<\/a>
              <\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-379622","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/379622","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=379622"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/379622\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=379622"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=379622"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=379622"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}