Работа с RAG-пайплайном может показаться простой на первых этапах. Однако при тестировании на реальных вопросах часто обнаруживаются проблемы с поиском релевантных кусков документов. Это связано не с самой моделью, а с тем, как осуществляется поиск.
Существует несколько ключевых причин, почему retrieval ломается:
- неправильная нарезка документов на чанки
- некачественные эмбеддинги
- неправильная настройка векторной базы
Для маркетологов и SEO-специалистов это означает, что качество контекста, который предоставляется инструменту, напрямую влияет на качество ответов. Поэтому важно уделять внимание процессу создания и настройки этого контекста. Практический вывод: перед внедрением любого умного сервиса необходимо тщательно проанализировать каждый этап его работы и оценить качество входных данных, чтобы получить точные и релевантные результаты.
По материалам Хабр, 20.05 20:25.
