Không, RAG có lẽ sẽ không giải cứu được tình hình hiện tại
- RAG (retrieval augmented generation) vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển và không thể đảm bảo là giải pháp chính xác cho mọi vấn đề.
- Giống như LLMs (large language models), RAG có thể trông rất ấn tượng đôi khi, nhưng không có bằng chứng nào cho thấy nó là phương pháp chữa trị toàn diện.
- Một bài đánh giá gần đây vào tháng 12 nhận định rằng vẫn còn một hành trình dài để áp dụng RAG một cách hiệu quả vào LLMs.
- Theo lời của một bài viết khác từ đầu tháng này, việc xây dựng một ứng dụng RAG ban đầu có thể dễ dàng, nhưng làm cho nó trở nên mạnh mẽ và ổn định lại không hề đơn giản.
📌 RAG, mặc dù là một công nghệ hứa hẹn trong lĩnh vực AI, vẫn còn nhiều hạn chế và đang trong quá trình phát triển. Các đánh giá gần đây chỉ ra rằng việc tích hợp RAG vào LLMs cần nhiều cải tiến và không thể xem là giải pháp toàn diện cho mọi vấn đề. Việc xây dựng ứng dụng RAG có thể không quá khó khăn, nhưng để đạt được độ tin cậy và mạnh mẽ cần cho các ứng dụng thực tế là một thách thức lớn. Điều này cho thấy rằng cả RAG và LLMs đều cần được phát triển và cải tiến thêm để có thể đáp ứng được các yêu cầu ngày càng cao từ người dùng và các ứng dụng trong tương lai.
Citations:
[1] https://garymarcus.substack.com/p/no-rag-is-probably-not-going-to-rescue
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
