Преимущества технологии RAG (поисковой дополненной генерации) для поисковых систем:

• Повышение точности. 1 Нейросеть ищет информацию по предоставленному хранилищу данных и выдаёт точный ответ. 1
• Улучшение понимания контекста. 1 RAG генерирует краткие обзоры больших объёмов текста, что позволяет сэкономить время и усилия пользователей. 1
• Рост актуальности ответов. 1 Как только новый документ добавляется в базу знаний, модель начинает учитывать его в ответах. 3
• Снижение предвзятости и дезинформации. 1 Нейросети могут непреднамеренно транслировать однобокий взгляд на вопрос, если источники информации не охватывают его всесторонне. 1

Некоторые недостатки технологии RAG:

• Трудности разработки. 1 Комбинирование процессов поиска и генерации усложняет архитектуру модели, что повышает стоимость создания нейросети и усложняет техническую поддержку. 1
• Задержка ответа. 1 Поиск в больших базах данных становится длительным по времени. 1
• Необходимость синхронизации. 1 Базу данных нужно обновлять, чтобы поддерживать актуальность. 1 Это снижает производительность языковой модели. 1
• Предвзятость. 1 Нейросети могут непреднамеренно усиливать предвзятости, присутствующие в источниках данных, которые они извлекают. 2