Porozprávajte mi o LongRAG a jeho nápade na dlhé vyhľadávacie jednotky.

LongRAG je prístup v oblasti Retrieval-Augmented Generation (RAG), zameraný na prácu s dlhými jednotkami vyhľadávania (long retrieval units). V klasickom RAG sa zvyčajne používajú krátke fragmenty textu (napríklad odstavce) na vyhľadávanie relevantných informácií, ktoré sa následne používajú na generovanie odpovede.

Myšlienka LongRAG je využívať dlhšie a kontextovo bohatšie jednotky vyhľadávania, ako sú celé dokumenty alebo veľké sekcie, čo umožňuje:

• Zachovať viac kontextu počas vyhľadávania, zlepšujúc kvalitu relevantných výsledkov.
• Znížiť počet dopytov do databázy, pretože sa z jedného požiadavku extrahuje viac informácií.
• Zvýšiť presnosť a úplnosť odpovedí, najmä pri úlohách, kde je dôležitý široký kontext.

Týmto spôsobom LongRAG rozširuje tradičný RAG, zlepšujúc prácu s veľkými objemami informácií a zložitými dopytmi, čo je obzvlášť užitočné pre LLM, ktoré pracujú s rozsiahlymi znalosťami.