В чем преимущества динамического обновления контекста в современных NLP-системах?

Некоторые преимущества динамического обновления контекста в современных NLP-системах:

• Улучшенный пользовательский опыт. www.geeksforgeeks.org Система отслеживает ход беседы, запоминает предыдущие обмены мнениями и использует эту информацию для предоставления последовательных и контекстуально соответствующих ответов. www.geeksforgeeks.org Например, если пользователь задаёт серию вопросов о продукте, NLP-система будет отслеживать обсуждаемый продукт и предоставлять согласованную информацию, не требуя от пользователя повторяться. www.geeksforgeeks.org
• Работа с двусмысленностью и изменчивостью. www.geeksforgeeks.org NLP-системы анализируют контекст, устраняют неоднозначность значений и сопоставляют различные выражения с одним и тем же намерением. www.geeksforgeeks.org
• Автоматическое актуализация ответов. habr.com При изменении данных в базе знаний (например, обновление инструкции по ремонту) система автоматически актуализирует ответы. habr.com
• Минимизация ошибок. habr.com Это происходит за счёт прямого доступа к актуальной базе знаний. habr.com
• Сокращение времени обработки запросов. habr.com Например, связка LLM и RAG позволяет сократить время обработки запросов на 50–70%. habr.com