RAG-Based Content Generation: создание качественного контента через фактическую основу

LLM не знает, что она не знает. Попросил статью про специфическую тему — модель заполнит пробелы правдоподобной выдумкой, которую не отличишь без проверки. Для культурных или узких тем 30-40% фактов окажутся галлюцинациями. Метод RAG-Based Content Generation позволяет генерировать контент с проверяемыми фактами — ты видишь источники и данные ДО того как модель напишет текст. Фишка: разбить задачу на три контролируемых этапа вместо одного запроса «придумай статью». Сначала модель ищет реальные источники, потом извлекает факты, и только после этого пишет текст. Каждый шаг проверяешь ты — скорректировал факты, изменил угол, получил качественный результат без выдумок.