Отвечаем на вопросы, которые не успели разобрать на Data Fusion. Начнем с Retrieval-Augmented Generation

🗯 Какие плюсы и минусы моделей, объединяющих традиционные генеративные и поисковые компоненты, наблюдаются на практике?

Попросили ответить Льва Меркушова, модератора сессии RAG:

💬 «Модели, объединяющие как традиционные векторные, так и полнотекстовые поисковые компоненты, позволяют использовать преимущества как семантического понимания, так и точных совпадений ключевых слов.

Полнотекстовый поиск хорошо справляется с точными совпадениями слов и фраз. Векторный поиск находит документы, близкие по смыслу, даже если дословного совпадения нет. В общем, гибридные системы дают повышенную релевантность поиска, так как обрабатывают как простые, так и неточные/абстрактные запросы.

Среди минусов — более сложная реализация и необходимость настройки баланса между двумя типами поиска».

Если вы не успели посетить сессию лично, делимся полезными ссылками:

Запись сессии с участием ключевых экспертов в области

Презентация к выступлению Алексея Незнанова «Мечтают ли андроиды о большом и чистом эксплицитном знании?»