Es por eso que cada enfoque es fundamentalmente incorrecto

Se ha señalado correctamente las limitaciones de RAG: prejuicios, información obsoleta y problemas de ilusión realmente afectan su fiabilidad. En comparación con modelos generativos puros, RAG es más fuerte en cuanto a factualidad y rastreabilidad; en comparación con grafos de conocimiento, RAG es más flexible; en comparación con modelos de ajuste fino, RAG tiene un costo bajo y una amplia adaptabilidad. Su ventaja principal radica en la actualización dinámica, la rastreabilidad y la adaptabilidad al dominio, siendo adecuado para escenarios que requieren obtener rápidamente evidencia factual. Sin embargo, para aprovechar al máximo su potencial, es necesario mejorar la calidad de la base de conocimientos, la precisión de recuperación y las restricciones de generación. Los usuarios deben ser conscientes de que las salidas de RAG no son completamente "reales", sino aproximadas basadas en el contenido recuperado.

#Mira # KAITO #Yap # Gmira