Введение в проблематику Retrieval-Augmented Generation (RAG) и ее актуальность в современном мире обработки естественного языка. Обоснование выбора темы исследования, постановка цели и задач проекта, а также краткий обзор основных направлений исследования. Обзор существующих подходов к RAG, их преимущества и недостатки. Краткое описание структуры проекта и ожидаемых результатов. Формулировка основных научных вопросов, на которые будет направлено исследование

Детальное рассмотрение архитектуры RAG, включая ее основные компоненты: модуль извлечения информации, модуль ранжирования, генеративный модуль и механизм интеграции. Анализ различных стратегий извлечения информации: поиск по ключевым словам, семантический поиск, гибридные методы. Обзор методов индексирования и ранжирования, используемых в RAG, таких как TF-IDF, BM25, векторное представление текста. Рассмотрение различных генеративных моделей, используемых в RAG, таких как GPT-3, T5, и их параметры. Анализ существующих недостатков архитектуры RAG.

Детальное рассмотрение существующих методов оптимизации извлечения информации в контексте RAG, таких как использование различных стратегий индексирования, улучшение методов ранжирования и применение техник предварительной обработки данных. Анализ эффективности различных алгоритмов. Разработка новых методов оптимизации для повышения скорости извлечения информации и точности. Сравнительный анализ производительности и качества различных методов оптимизации. Представление результатов экспериментального исследования.

Изучение методов улучшения ранжирования и выбора релевантных документов в RAG. Обзор существующих алгоритмов ранжирования, таких как BM25, и современных методов, основанных на глубоком обучении. Разработка и реализация новых методов ранжирования. Анализ метрик оценки производительности ранжирования, таких как MAP, NDCG и precision/recall. Экспериментальная оценка эффективности разработанных методов ранжирования. Сравнительный анализ производительности.

Анализ различных генеративных моделей, используемых в RAG, и их параметров. Изучение методов оптимизации генеративного модуля, таких как квантование, дистилляция и усечение. Разработка новых методов оптимизации генеративного модуля для повышения скорости генерации текста и снижения вычислительных затрат. Оценка качества сгенерированного текста с использованием метрик, таких как BLEU, ROUGE и METEOR. Сравнительный анализ производительности.

Описание методологии проведения экспериментов, включая выбор данных, метрик оценки и инструментов анализа. Представление результатов экспериментальной оценки производительности и качества ответов разработанной системы RAG, с использованием различных метрик, таких как скорость ответа, точность, полнота и F1-мера. Сравнение полученных результатов с существующими решениями RAG, с указанием их преимуществ и недостатков. Анализ влияния различных параметров и архитектурных решений на производительность и качество.

Разработка и реализация комплексной оптимизации общей архитектуры RAG, объединяющей результаты, полученные на предыдущих этапах исследования. Анализ различных подходов к интеграции оптимизированных компонентов. Экспериментальная оценка общей производительности и качества ответов оптимизированной системы RAG. Сравнение с базовыми реализациями RAG и другими современными системами. Оценка влияния оптимизаций на общую производительность системы, включая скорость ответа, потребление ресурсов и качество ответов.

Разработка прототипа системы RAG с использованием оптимизированных компонентов и архитектурных решений, полученных в ходе исследования. Описание архитектуры прототипа, его основных модулей и интерфейсов. Тестирование прототипа в различных сценариях использования, включая информационный поиск, чат-боты и системы поддержки принятия решений. Оценка удобства использования и производительности прототипа на реальных данных. Обсуждение перспектив практического применения.

Обобщение основных результатов исследования и полученных выводов. Краткое изложение основных достижений проекта. Обсуждение ограничений исследования и направлений для будущих работ. Представление рекомендаций по выбору оптимальных параметров и архитектурных решений для различных сценариев использования RAG. Оценка потенциального влияния результатов исследования на развитие области обработки естественного языка и систем RAG.

Список использованных источников, включая научные статьи, книги, технические отчеты и другие материалы, цитируемые в проекте. Правильное оформление ссылок в соответствии с принятыми стандартами цитирования (например, ГОСТ или IEEE). Организация списка литературы по разделам (например, статьи, книги, ресурсы в интернете). Приведение полной информации о каждом источнике, включая авторов, название, год публикации, издательство и DOI (если применимо).