É por isso que cada abordagem é fundamentalmente errada.

A crítica correta de RAG: viés, informações desatualizadas e problemas de ilusão realmente afetam sua confiabilidade. Em comparação com modelos puramente gerados, RAG é mais forte em factualidade e rastreabilidade; em comparação com um gráfico de conhecimento, RAG é mais flexível; em comparação com modelos de ajuste fino, RAG é mais barato e tem uma ampla adaptabilidade. Suas principais vantagens estão na atualização dinâmica, rastreabilidade e adaptabilidade de domínio, sendo adequado para cenários que exigem acesso rápido a evidências factuais. No entanto, para aproveitar plenamente o potencial, é necessário melhorar a qualidade da base de conhecimento, a precisão da recuperação e as restrições de geração. Os usuários devem estar cientes de que as saídas do RAG não são totalmente 'reais', mas baseadas em conteúdo recuperado de forma aproximada.

#Mira # KAITO #Yap # Gmira