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.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
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