Առաջադրանք: 1000 փաստաթղթերում կա 10 գրեթե նույնը (փոխվում է միայն միջին թվանշանը — զանգի գինը տարբեր տարածաշրջանների համար): Ինչպե՞ս դա կազդի RAG-ի վրա և ինչպես լուծել խնդիրը։

Если в базе документов 10 из 1000 очень похожи, отличаясь только числовым значением (например, ценой звонка для разных регионов), это может привести к проблемам в Retrieval-Augmented Generation (RAG):

• Проблема: Модель может неоднозначно выбирать документы, так как они почти дублируют информацию, что снижает качество поиска и генерации ответов.
• Влияние: Повышается риск повторяющейся или некорректной информации, ухудшается релевантность результатов.

Как решить:

1. Дедупликация: Удалить или объединить очень похожие документы, выделив переменные части (например, цену) в отдельные поля.
2. Нормализация данных: Вместо хранения 10 почти одинаковых документов, создать один шаблон с параметрами.
3. Использование метаданных: Добавить фильтры по региону, чтобы при поиске учитывался контекст.
4. Обогащение индекса: Включить числовые значения как отдельные атрибуты для точного поиска.

Таким образом, уменьшится избыточность и повысится качество поиска и генерации ответов в RAG-системе.