В чем заключаются ключевые проблемы и ограничения технологии RAG?

Некоторые ключевые проблемы и ограничения технологии RAG (Retrieval Augmented Generation):

• Точность извлечения данных. ru.wikipedia.org Система может извлекать документы, не содержащие правильного ответа. ru.wikipedia.org Обеспечение поиска наиболее релевантных и актуальных документов, особенно для неоднозначных запросов или запросов в узкоспециализированных областях, остаётся сложной задачей. ru.wikipedia.org
• Необходимость предварительно обработанных данных. ru.wikipedia.org RAG требует наличия большой базы данных, что может стать затратным обязательством. ru.wikipedia.org
• Увеличение задержки. ru.wikipedia.org Дополнительные этапы, связанные с процессом RAG, как правило, приводят к увеличению задержки при генерации ответов. ru.wikipedia.org
• Ограничение размера контекста. ru.wikipedia.org При работе с большими документами в условиях ограниченного размера контекстного окна система может извлекать только наиболее релевантные части текста, вместо целых документов, что повышает вероятность пропуска важной информации. ru.wikipedia.org
• Стоимость инференса. ru.wikipedia.org В случае работы с платными LLM через API-сервисы RAG может кратно увеличить стоимость инференса из-за увеличения размера подсказки за счёт добавленной информации. ru.wikipedia.org
• Зависимость от качества данных. ru.wikipedia.org RAG испытывает трудности с интеграцией разнообразных источников данных и поддержанием релевантности, а его выходные данные ограничены качеством доступных баз знаний. ru.wikipedia.org
• Потенциально устаревшая информация. ru.wikipedia.org Если внешняя база знаний не поддерживается должным образом, RAG может использовать устаревшую информацию. ru.wikipedia.org
• Отсутствие связи с оперативными системами. mentsev.ru Традиционные RAG-решения редко интегрируются с системами, генерирующими данные в реальном времени: IoT-устройствами, биржевыми терминалами, медицинскими мониторами. mentsev.ru
• При поиске не учитываются связи. blogs.epsilonmetrics.ru RAG обрабатывает данные как изолированные фрагменты текста, не анализирует 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