W skrócie: Ugruntowanie osadza wygenerowaną odpowiedź w pobranych materiałach. RAG, czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem, znajduje odpowiednie treści przed wygenerowaniem odpowiedzi i przekazuje je modelowi jako kontekst.
Jak wykorzystuję ugruntowanie i RAG w praktyce
Określam, jaką decyzję powinien usprawnić dany termin, z jakich danych lub obserwacji korzysta oraz kto w rezultacie coś zmieni. Oddzielam pobieranie źródeł od generowania i sprawdzam, czy wynik rzeczywiście odpowiada temu, co mówią cytowane materiały. Zapisuję punkt odniesienia, datę pomiaru i ograniczenia interpretacji, aby odróżnić rzeczywiste zmiany od zmian w narzędziu, próbie lub brzmieniu zapytania.
Na co zwrócić uwagę
Nawet źródło wysokiej jakości nie zapobiegnie błędowi, jeśli system źle je wybierze, usunie z kontekstu albo połączy ze sprzecznymi materiałami. Porównuję wyniki w czasie, na stabilnej próbie i z uwzględnieniem kontekstu biznesowego. Jeśli termin nie prowadzi do żadnego konkretnego następnego kroku, jest tylko etykietą.
Pytania pomocne przy podejmowaniu decyzji
- Z jakiego korpusu system wybiera źródła?
- Czy możemy prześledzić twierdzenie aż do jego źródła?
- Jak obsługiwane są sprzeczności i nieaktualne informacje?
- Gdzie potrzebna jest weryfikacja człowieka?