C'est pourquoi chaque méthode est fondamentalement erronée.
Il a correctement souligné les limites de RAG : les problèmes de préjugés, d'informations obsolètes et d'illusions affectent effectivement sa fiabilité. Par rapport aux modèles génératifs purs, RAG est plus fort en termes de factualité et de traçabilité ; par rapport aux graphiques de connaissances, RAG est plus flexible ; par rapport aux modèles de fine-tuning, RAG est moins coûteux et plus adaptable. Ses principaux avantages résident dans la mise à jour dynamique, la traçabilité et l'adaptabilité au domaine, ce qui convient aux scénarios nécessitant une acquisition rapide de preuves factuelles. Cependant, pour exploiter pleinement son potentiel, il est nécessaire d'améliorer la qualité de la base de connaissances, la précision de la recherche et les contraintes de génération. Les utilisateurs doivent être conscients que les sorties de RAG ne sont pas entièrement "réelles", mais sont basées sur une approximation du contenu récupéré.
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C'est pourquoi chaque méthode est fondamentalement erronée.
Il a correctement souligné les limites de RAG : les problèmes de préjugés, d'informations obsolètes et d'illusions affectent effectivement sa fiabilité. Par rapport aux modèles génératifs purs, RAG est plus fort en termes de factualité et de traçabilité ; par rapport aux graphiques de connaissances, RAG est plus flexible ; par rapport aux modèles de fine-tuning, RAG est moins coûteux et plus adaptable. Ses principaux avantages résident dans la mise à jour dynamique, la traçabilité et l'adaptabilité au domaine, ce qui convient aux scénarios nécessitant une acquisition rapide de preuves factuelles. Cependant, pour exploiter pleinement son potentiel, il est nécessaire d'améliorer la qualité de la base de connaissances, la précision de la recherche et les contraintes de génération. Les utilisateurs doivent être conscients que les sorties de RAG ne sont pas entièrement "réelles", mais sont basées sur une approximation du contenu récupéré.
#Mira # KAITO #Yap # Gmira