Itulah sebabnya mengapa setiap metode pada dasarnya salah

RAG secara tepat menunjukkan keterbatasannya: bias, informasi usang, dan masalah ilusi mempengaruhi keandalannya. Dibandingkan dengan model generatif murni, RAG lebih kuat dalam faktualitas dan ketelusuran; dibandingkan dengan grafik pengetahuan, RAG lebih fleksibel; dibandingkan dengan pemodelan fine-tuning, RAG lebih murah dan lebih adaptif. Keunggulan intinya terletak pada pembaruan dinamis, ketelusuran, dan adaptasi domain, cocok untuk skenario yang memerlukan akses cepat ke dasar-dasar fakta. Namun, untuk sepenuhnya menggali potensinya, perlu meningkatkan kualitas basis pengetahuan, akurasi pencarian, dan pembatasan generasi. Pengguna harus menyadari bahwa output RAG tidak sepenuhnya "real", tetapi berdasarkan konten pencarian yang mendekati.

#Mira # KAITO #Yap # Gmira