Расскажите про LongRAG и его идею про длинные единицы поиска.

LongRAG — это подход в области Retrieval-Augmented Generation (RAG), направленный на работу с длинными единицами поиска (long retrieval units). В классическом RAG обычно используются короткие фрагменты текста (например, абзацы) для поиска релевантной информации, которую затем используют для генерации ответа.

Идея LongRAG состоит в том, чтобы использовать более длинные и контекстно насыщенные единицы поиска, например, целые документы или большие разделы, что позволяет:

• Сохранять больше контекста при поиске, улучшая качество релевантных результатов.
• Уменьшить количество обращений к базе данных, так как извлекается больше информации за один запрос.
• Повысить точность и полноту ответов, особенно в задачах, где важен широкий контекст.

Таким образом, LongRAG расширяет традиционный RAG, улучшая работу с большими объемами информации и сложными запросами, что особенно полезно для LLM, работающих с обширными знаниями.