Основные преимущества технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG):
Повышение точности и релевантности ответов. www.gptunnel.ru Модель извлекает релевантную информацию из базы данных и использует её для генерации ответа. www.gptunnel.ru
Возможность постепенно пополнять базу знаний актуальными сведениями. gitverse.ru Это экономит расходы на дообучение модели. gitverse.ru
При поиске не учитываются связи. blogs.epsilonmetrics.ru RAG обрабатывает данные как изолированные фрагменты текста, не анализируя их взаимосвязи. blogs.epsilonmetrics.ru Это ограничивает возможности технологии при решении сложных задач, таких как анализ причинно-следственных связей, интерпретация сложных юридических документов или сопоставление информации из нескольких источников. blogs.epsilonmetrics.ru
Плохая масштабируемость. blogs.epsilonmetrics.ru При увеличении объёма данных RAG сталкивается с проблемами производительности. blogs.epsilonmetrics.ru Более крупные векторные базы данных требуют больше времени для поиска, что может привести к увеличению задержки и снижению качества результатов. blogs.epsilonmetrics.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.