Вот почему каждый метод в своей сущности ошибочен

Правильно указаны ограничения RAG: предвзятость, устаревшая информация и проблемы иллюзий действительно влияют на его надежность. По сравнению с чистыми генеративными моделями, RAG более силен в фактической и прослеживаемой информации; по сравнению с базами знаний RAG более гибок; по сравнению с моделями настройки RAG имеет низкие затраты и широкую адаптивность. Его основные преимущества заключаются в динамическом обновлении, прослеживаемости и отраслевой адаптации, что подходит для ситуаций, требующих быстрого получения фактических данных. Однако для полного раскрытия потенциала необходимо улучшить качество базы знаний, точность поиска и ограничения генерации. Пользователи должны понимать, что результаты RAG не являются полностью «реальными», а основаны на приблизительном содержании поиска.

#Mira # KAITO #Yap # Gmira