Ось чому кожен підхід з самого початку є неправильним.
Правильно вказано обмеження RAG: упередження, застаріла інформація та проблеми уявлень дійсно впливають на його надійність. Порівняно з чистою генеративною моделлю, RAG має більш сильні фактичність та відстежуваність; порівняно зі знаннями графіка, RAG більш гнучкий; порівняно з мікропідготовкою моделей, RAG має низькі витрати та широку адаптивність. Його основна перевага полягає в динамічному оновленні, відстежуваності та доменній адаптивності, що підходить для сценаріїв, які потребують швидкого доступу до фактичних даних. Однак для повного використання потенціалу потрібно покращити якість бази знань, точність пошуку та обмеження генерації.
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.
Ось чому кожен підхід з самого початку є неправильним.
Правильно вказано обмеження RAG: упередження, застаріла інформація та проблеми уявлень дійсно впливають на його надійність. Порівняно з чистою генеративною моделлю, RAG має більш сильні фактичність та відстежуваність; порівняно зі знаннями графіка, RAG більш гнучкий; порівняно з мікропідготовкою моделей, RAG має низькі витрати та широку адаптивність. Його основна перевага полягає в динамічному оновленні, відстежуваності та доменній адаптивності, що підходить для сценаріїв, які потребують швидкого доступу до фактичних даних. Однак для повного використання потенціалу потрібно покращити якість бази знань, точність пошуку та обмеження генерації.
#Mira # KAITO #Yap # Gmira