В чем преимущества и недостатки использования Retrieval-Augmented Generation в современных системах поиска информации?

Некоторые преимущества использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) в современных системах поиска информации:

• Гибкость и обновляемость знаний. systems-analysis.ru Чтобы обновить знания модели, достаточно обновить внешнюю базу данных или подключить дополнительные источники, и модель сразу начнёт использовать новую информацию. systems-analysis.ru Это позволяет легко поддерживать актуальность системы. systems-analysis.ru
• Прозрачность и проверяемость. yandex.cloud Система способна не только выдавать ответ, но и показывать, откуда взяты факты. yandex.cloud При соответствующей настройке к ответу могут прилагаться ссылки на документы, из которых взята информация. yandex.cloud
• Меньше выдуманных фактов. yandex.cloud Поскольку система опирается на конкретные источники, она намного реже придумывает информацию. yandex.cloud
• Эффективность и экономия ресурсов. systems-analysis.ru RAG-подход часто оказывается более практичным, чем тренировка сверхкрупных моделей, стремящихся охватить всю информацию в своих параметрах. systems-analysis.ru

Некоторые недостатки использования RAG:

• Зависимость от качества поиска. systems-analysis.ru Получаемый ответ будет корректным ровно в той мере, в какой релевантны и надёжны извлечённые данные. systems-analysis.ru Если модуль поиска вернёт документы, не относящиеся к вопросу или содержащие ошибки, генеративная модель не сможет «исправить» эти факты — она сгенерирует ответ на их основе. systems-analysis.ru
• Высокая сложность и ресурсоёмкость. systems-analysis.ru RAG-системе для работы требуется не только сама LLM, но и инфраструктура для поиска: хранение и обновление большой базы данных, индексация, время на выполнение запроса. systems-analysis.ru
• Требования к данным и поддержке. systems-analysis.ru Для эффективной работы RAG необходимы качественные, структурированные и доступные внешние данные. systems-analysis.ru
• Неустранимость некоторых ошибок LLM. systems-analysis.ru Генеративная модель всё так же может допустить логическую ошибку или некорректно обобщить информацию, особенно если предоставленный контекст недостаточно полный или противоречивый. systems-analysis.ru