Гибридные подходы к LC и RAG: разбираем детали 🔍
А зачем нужен LC, если мы уже нашли релевантные куски с помощью RAG? Давайте разберемся.
1. Проблема контекста при ретриве
RAG часто разбивает текст на чанки, что создает проблемы:
- Теряются связи между частями текста
- Контекст может быть разорван на границах чанков
- Общая картина может быть искажена
Пример: в начале текста написано "Компания X", а через несколько абзацев "Их выручка составила...". RAG может взять только второй кусок, и LLM не будет понимать о какой компании речь.
2. Гибридные подходы
a) Последовательный подход:
- RAG для initial filtering большого корпуса
- LC получает найденные куски + окружающий контекст
- Плюс: сохраняем связность информации
b) Параллельный подход:
- Запускаем и RAG и LC одновременно
- Сравниваем/комбинируем результаты
- Плюс: используем сильные стороны обоих
3. Практические рекомендации:
✅ Используйте RAG для первичной фильтрации
✅ Давайте LC больше контекста вокруг найденных кусков
✅ Экспериментируйте с размером чанков
✅ Сохраняйте метаданные об источниках
В итоге, гибридный подход – это не просто "сложить два метода вместе". Это возможность построить систему, где RAG отвечает за поиск релевантной информации, а LC – за её глубокое понимание с учетом контекста.
Я часто вижу, что в приложениях используется в основном RAG, а кто-то использует LC? Расскажите в комментах 👇
А зачем нужен LC, если мы уже нашли релевантные куски с помощью RAG? Давайте разберемся.
1. Проблема контекста при ретриве
RAG часто разбивает текст на чанки, что создает проблемы:
- Теряются связи между частями текста
- Контекст может быть разорван на границах чанков
- Общая картина может быть искажена
Пример: в начале текста написано "Компания X", а через несколько абзацев "Их выручка составила...". RAG может взять только второй кусок, и LLM не будет понимать о какой компании речь.
2. Гибридные подходы
a) Последовательный подход:
- RAG для initial filtering большого корпуса
- LC получает найденные куски + окружающий контекст
- Плюс: сохраняем связность информации
b) Параллельный подход:
- Запускаем и RAG и LC одновременно
- Сравниваем/комбинируем результаты
- Плюс: используем сильные стороны обоих
3. Практические рекомендации:
✅ Используйте RAG для первичной фильтрации
✅ Давайте LC больше контекста вокруг найденных кусков
✅ Экспериментируйте с размером чанков
✅ Сохраняйте метаданные об источниках
В итоге, гибридный подход – это не просто "сложить два метода вместе". Это возможность построить систему, где RAG отвечает за поиск релевантной информации, а LC – за её глубокое понимание с учетом контекста.
Я часто вижу, что в приложениях используется в основном RAG, а кто-то использует LC? Расскажите в комментах 👇
