В чем преимущества и недостатки метода RAG в обработке естественного языка?

Преимущества метода RAG в обработке естественного языка:

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

Недостатки метода RAG:

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