Opowiedz mi o LongRAG i jego pomyśle na długie jednostki wyszukiwania.

LongRAG to podejście w dziedzinie Retrieval-Augmented Generation (RAG), skierowane na pracę z długimi jednostkami wyszukiwania (long retrieval units). W klasycznym RAG zwykle używa się krótkich fragmentów tekstu (np. akapitów) do wyszukiwania istotnych informacji, które następnie są wykorzystywane do generowania odpowiedzi.

Pomysł LongRAG polega na używaniu dłuższych i bardziej kontekstowo bogatych jednostek wyszukiwania, takich jak całe dokumenty lub duże sekcje, co pozwala na:

• Zachowanie większej ilości kontekstu podczas wyszukiwania, poprawiając jakość wyników.
• Zmniejszenie liczby odwołań do bazy danych, ponieważ za jednym razem pobierana jest większa ilość informacji.
• Zwiększenie dokładności i kompletności odpowiedzi, szczególnie w zadaniach, gdzie ważny jest szeroki kontekst.

W ten sposób LongRAG rozszerza tradycyjny RAG, poprawiając pracę z dużymi ilościami informacji i złożonymi zapytaniami, co jest szczególnie przydatne dla LLM pracujących z obszerną wiedzą.