RAG, Поиск и LongContext: Почему Сложные Пайплайны Не Всегда Необходимы

В 2023 году RAG стал важной техникой для внедрения знаний в большие языковые модели (LLM). Ограниченные контекстные окна часто приводили к галлюцинациям, что делало RAG необходимым для извлечения информации через запросы на естественном языке. Тем не менее, пайплайн RAG может быть громоздким и затратным по ресурсам. Организации, стремящиеся реализовать функции чата на основе своей документации, сталкиваются с серьезными трудностями. Разработчики обычно требуют комплексный пайплайн, включающий чанкинг, эмбеддинги, векторные базы данных и реранкеры, что может занять месяцы и требовать постоянного обслуживания, особенно для обширной документации. Современные модели способны обрабатывать более миллиона токенов, и часто возможно вместить всю документацию в контекстное окно. Но если это не удается, обязательно ли строить полный RAG с нуля? В этой статье мы рассмотрим причины, по которым RAG стал выбором по умолчанию, проанализируем снижение качества при использовании Long Context, сравним различные подходы и дадим рекомендации по тому, когда и как эффективно использовать эти методы.