Для дообучения нейропомощника на внутренних корпоративных данных используют несколько подходов, например, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и fine-tuning.
RAG — это подход, при котором к контексту запроса пользователя присоединяется наиболее релевантная информация из фрагмента документа, чтобы LLM могла сформировать правильный ответ. Дообучение через RAG занимает меньше времени, не требует специалистов со специальными компетенциями и менее требовательно к вычислительной инфраструктуре.
