Milyen tipikus RAG problémákat ismersz?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — метод, объединяющий генеративные модели с поиском по базе знаний. Типовые проблемы RAG:

• Качество поиска: если поиск возвращает нерелевантные документы, генерация будет ошибочной.
• Обновление базы знаний: необходимость регулярно обновлять индекс, чтобы информация была актуальной.
• Контроль фактов: генеративная модель может «галлюцинировать» факты, даже при наличии релевантных документов.
• Сложность интеграции: объединение поиска и генерации требует тонкой настройки и балансировки.
• Производительность: поиск и генерация могут быть ресурсоёмкими, что влияет на скорость ответа.

Для решения этих проблем применяют улучшение качества индексации, фильтрацию результатов, обучение модели на специфичных данных и оптимизацию инфраструктуры.