File:RAG schema.svg

Size of this PNG preview of this SVG file: 800 × 324 pixels. Other resolutions: 320 × 130 pixels | 640 × 259 pixels | 1,024 × 415 pixels | 1,280 × 519 pixels | 2,560 × 1,037 pixels | 4,249 × 1,722 pixels.
Original file (SVG file, nominally 4,249 × 1,722 pixels, file size: 76 KB)
![]() | This is a file from the Wikimedia Commons. Information from its description page there is shown below. Commons is a freely licensed media file repository. You can help. |
Summary
DescriptionRAG schema.svg |
English: Diagram illustrating the two-phase process for document retrieval using dense embeddings.
Indexing Phase: Documents are transformed into vector representations using dense embeddings. These vectors are stored in a vector database. Inference Phase: The posed question is converted into a query vector using the same embedding technique. The vector database retrieves the top four most relevant articles by computing the cosine distance between the query vector and stored document vectors. The content of the selected articles is introduced to the Large Language Model (LLM) as context, together with the original question. The LLM is then instructed to formulate an answer.This process ensures efficient and relevant document retrieval based on the semantic content of queries. Polski: Diagram ilustrujący dwuetapowy proces wyszukiwania dokumentów przy użyciu gęstych osadzeń.
Faza indeksowania: Dokumenty są przekształcane w reprezentacje wektorowe przy użyciu gęstych osadzeń. Te wektory są przechowywane w wektorowej bazie danych. Faza wnioskowania: Zadane pytanie jest konwertowane na wektor zapytania przy użyciu tej samej techniki osadzania. Wektorowa baza danych wyszukuje cztery najbardziej odpowiednie artykuły, obliczając odległość kosinusową między wektorem zapytania a przechowywanymi wektorami dokumentów. Treść wybranych artykułów jest wprowadzana do Dużego Modelu Językowego (LLM) jako kontekst, wraz z oryginalnym pytaniem. Następnie instruuje się LLM, aby sformułował odpowiedź.Ten proces gwarantuje efektywne i trafne wyszukiwanie dokumentów na podstawie semantycznej zawartości zapytań. Українська: Діаграма, яка показує двоетапний процес пошуку документів з використанням щільних вкладень.
Етап індексування: Документи перетворюють на векторні подання з використанням щільних вкладень. Ці вектори зберігають у векторній базі даних. Етап висновування: Задане питання перетворюють на вектор запиту з використання того же щільного подання. Векторна база даних знаходить чотири найвідповідніші позиції, обчислюючи косинусну відстань між вектором запиту та векторами збережених документів. Вміст обраних позицій пропонується Великій Мовній Моделі (ВММ) як контекст, разом із первинним запитанням. ВММ відтак кажуть сформулювати відповідь.Цей процес забезпечує ефективний та доречний пошук документів на основі семантичного вмісту запитів. |
Date | |
Source | Own work |
Author | Gknor |
SVG development InfoField | ![]() This vector image was created with an unknown SVG tool. ![]() This file is translated using SVG switch elements: all translations are stored in the same file. |
Licensing
I, the copyright holder of this work, hereby publish it under the following license:



This file is licensed under the Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International license.
- You are free:
- to share – to copy, distribute and transmit the work
- to remix – to adapt the work
- Under the following conditions:
- attribution – You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- share alike – If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same or compatible license as the original.
Captions
Two-phase process of document retrieval using dense embeddings and Large Language Model (LLM) for answer formulation
Dwuetapowy proces wyszukiwania dokumentów przy użyciu gęstych osadzeń i Dużego Modelu Językowego (LLM) do formułowania odpowiedzi.
Двоетапний процес пошуку документів з використанням щільних вкладень та великої мовної моделі (ВММ) для формулювання відповідей
Items portrayed in this file
depicts
24 October 2023
image/svg+xml
File history
Click on a date/time to view the file as it appeared at that time.
Date/Time | Thumbnail | Dimensions | User | Comment | |
---|---|---|---|---|---|
current | 11:37, 2 January 2024 | ![]() | 4,249 × 1,722 (76 KB) | wikimediacommons>Olexa Riznyk | File uploaded using svgtranslate tool (https://svgtranslate.toolforge.org/). Added translation for uk. |
File usage
The following page uses this file:
Metadata
This file contains additional information, probably added from the digital camera or scanner used to create or digitize it.
If the file has been modified from its original state, some details may not fully reflect the modified file.
Width | 4249.381844454099 |
---|---|
Height | 1722.4531128786125 |
Retrieved from "https://enwiki.freddythechick.net/wiki/File:RAG_schema.svg"