Извлечение знаний
Поиск и предоставление релевантной информации из базы знаний по запросу.
Является основой современных вопросно-ответных систем и RAG. Включает семантический поиск (по смыслу, а не только по словам), использование векторных баз данных (как Pinecone или Weaviate) и алгоритмы реранжирования. Позволяет LLM моделям использовать актуальные данные, которых не было в их обучении.
graph LR
Center["Извлечение знаний"]:::main
Rel_indexing_search["indexing-search"]:::related -.-> Center
click Rel_indexing_search "/terms/indexing-search"
Rel_keyword_research["keyword-research"]:::related -.-> Center
click Rel_keyword_research "/terms/keyword-research"
Rel_search_engine_optimization_seo["search-engine-optimization-seo"]:::related -.-> Center
click Rel_search_engine_optimization_seo "/terms/search-engine-optimization-seo"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧒 Простыми словами
Generated ELI5 content
🤓 Expert Deep Dive
Generated expert content
❓ Частые вопросы
Как это работает в RAG?
Система сначала находит релевантные факты в базе знаний, а затем передает их в LLM для генерации точного ответа.