RAG'ın sınırlamaları haklı olarak belirtilmiştir: önyargılar, güncel olmayan bilgiler ve halüsinasyon sorunları güvenilirliğini gerçekten etkiler. Saf üretken modellerle karşılaştırıldığında, RAG daha olgusal ve izlenebilirdir; Bilgi grafikleriyle karşılaştırıldığında, RAG daha esnektir; İnce ayarlı modellerle karşılaştırıldığında, RAG düşük maliyetlidir ve uyarlanabilir. Temel güçlü yönleri, gerçeklere hızlı erişim gerektiren senaryolar için uygun olan dinamik güncellemeler, izlenebilirlik ve etki alanı uyarlanabilirliğidir. Bununla birlikte, tam potansiyeli gerçekleştirmek için, bilgi tabanının kalitesi, erişim hassasiyeti ve üretim kısıtlamalarının iyileştirilmesi gerekir. Kullanıcılar, RAG çıktısının tam olarak "gerçek" olmadığının, ancak alınan içeriğin yaklaşık bir tahminine dayandığının farkında olmalıdır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Bu, her yöntemin temelde yanlış olduğu nedenidir.
RAG'ın sınırlamaları haklı olarak belirtilmiştir: önyargılar, güncel olmayan bilgiler ve halüsinasyon sorunları güvenilirliğini gerçekten etkiler. Saf üretken modellerle karşılaştırıldığında, RAG daha olgusal ve izlenebilirdir; Bilgi grafikleriyle karşılaştırıldığında, RAG daha esnektir; İnce ayarlı modellerle karşılaştırıldığında, RAG düşük maliyetlidir ve uyarlanabilir. Temel güçlü yönleri, gerçeklere hızlı erişim gerektiren senaryolar için uygun olan dinamik güncellemeler, izlenebilirlik ve etki alanı uyarlanabilirliğidir. Bununla birlikte, tam potansiyeli gerçekleştirmek için, bilgi tabanının kalitesi, erişim hassasiyeti ve üretim kısıtlamalarının iyileştirilmesi gerekir. Kullanıcılar, RAG çıktısının tam olarak "gerçek" olmadığının, ancak alınan içeriğin yaklaşık bir tahminine dayandığının farkında olmalıdır.
#Mira # KAITO #Yap # Gmira