ืื ืืืื ืืขื
ืืื ืืื ืืช RAG ืืืื: ืฆืืืื ืขืืืงื ืืชืื 7 ื ืงืืืืช ืืฉื ืืงืจืืืจืืื ืื ืืืขืจืื
Retrieval-Augmented Generation (RAG) הוא בעל חשיבות קריטית לארכיטקטורת AI מודרנית, משמש כמסגרת חיונית לבניית סוכנים המודעים להקשר.
אך המעבר מפרוטוטיפ בסיסי למערכת מוכנה לייצור מערב הפתרון של מכשולים משמעותיים באיחזור נתונים, איחוד הקשר וסינתזה של תגובה.
מאמר זה מספק צלילה עמוקה לתוך שבע נקודות כשל טיפוסיות של RAG והמדדים להערכה עם דוגמאות קוד עם מעשה.
אנטומיה של RAG Breakdown – 7 נקודות כשל (FPs)
על פי חוקרים Barnett et al., Retrieval Augmented Generation (RAG) systems פוגשים שבע נקודות כשל (FPs) ברחבי הצינור.
האיור הבא מראה את השלבים האלו:
Figure A. Indexing and Query processes required for creating a RAG system. The indexing process is done at development time and queries at runtime. Failure points identified in this study are shown in red boxes (source)
