これがなぜすべての方法が根本的に間違っているのかです

RAGの制限が正しく指摘されています：偏見、過去の情報、幻想問題がその信頼性に影響を与えています。純粋な生成モデルと比較して、RAGは事実性と追跡可能性において優れています。知識グラフと比較して、RAGはより柔軟です。モデルの調整と比較して、RAGは低コストで広範な適応性があります。その主要な利点は、動的な更新、追跡可能性、および領域適応性にあり、事実根拠を迅速に取得する必要があるシナリオに適しています。ただし、潜在能力を十分に発揮するには、知識ベースの品質、検索精度、および生成制約を改善する必要があります。ユーザーは、RAGの出力が完全に「実際」であるのではなく、検索内容に基づいていることを認識すべきです。

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