Какие преимущества и недостатки имеет технология RAG для поисковых систем?

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

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

Некоторые недостатки технологии RAG:

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