Преимущества метода RAG в обработке естественного языка:

• Повышение точности ответов. 2 Система RAG извлекает релевантную информацию из большого набора данных или базы знаний и использует её для формирования более информированного и точного ответа. 1
• Возможность постепенно пополнять базу знаний актуальными сведениями без необходимости заново обучать модель. 2 Это экономит расходы на дообучение. 2
• Снижение числа галлюцинаций генеративной модели. 2 ИИ формирует текст, не перевирая исходные данные. 2

Недостатки метода RAG:

• Сложность. 1 Комбинирование процессов поиска и генерации усложняет архитектуру модели, что затрудняет её разработку и поддержку. 1
• Масштабируемость. 1 Эффективное управление и поиск в больших базах данных затруднены, особенно по мере увеличения объёма документов. 1
• Задержки. 1 Процесс поиска может привести к задержкам, что влияет на время отклика системы, особенно важно для приложений с требованиями реального времени. 1
• Синхронизация. 1 Обновление базы данных поиска требует механизма синхронизации, который может справляться с постоянными обновлениями без ухудшения производительности. 1
• Ограничения контекста. 1 Модели RAG могут сталкиваться с трудностями, если необходимый для ответа контекст превышает размер окна ввода модели из-за ограничения по количеству токенов. 1
• Ошибки извлечения. 1 Качество сгенерированного ответа сильно зависит от качества этапа поиска; если будет извлечена нерелевантная информация, это ухудшит результат. 1
• Предвзятость. 1 Модели RAG могут непреднамеренно усиливать предвзятости, присутствующие в источниках данных, которые они извлекают. 1