Выявлены две проблемы: неполные данные в RAG и плохая передача контекста в LLM. Что делать дальше?

Если в RAG (Retrieval-Augmented Generation) выявлены неполные данные и плохая передача контекста в LLM (Large Language Model), стоит предпринять следующие шаги:

1. Улучшить качество и полноту данных для RAG:

   • Проверить источники данных, добавить недостающие или более релевантные документы.
   • Оптимизировать процесс индексации и поиска, чтобы извлекать более релевантные фрагменты.

2. Оптимизировать передачу контекста в LLM:

   • Убедиться, что контекст передается в модель в полном объеме и в правильном формате.
   • Использовать техники сжатия или выделения ключевой информации, чтобы не превышать лимиты токенов.
   • Рассмотреть возможность разбивки контекста на части с последующим объединением ответов.

3. Тестирование и итерации:

   • Провести A/B тесты с разными наборами данных и методами передачи контекста.
   • Собрать обратную связь и метрики качества ответов.

4. Внедрение мониторинга:

   • Отслеживать качество генерации и полноту данных в реальном времени для быстрого реагирования.

Таким образом, нужно работать как с источниками данных, так и с механизмом передачи контекста, чтобы повысить качество итоговых ответов модели.