Привет, чемпионы! Сегодня расскажу про очень интересную вещь, которая в определенных ситуаций, может быть выгоднее, чем RAG, а также свой опыт в проведении R&D данной технологии и с помощью какой надстройки можно усилить RAG, чтоб прийти к середине между CAG и RAG.
В настоящее время существует множество техник для улучшения качества ответов LLM при работе с частными или корпоративными данными. В этой статье я постараюсь кратко и понятно объяснить:
• что такое CAG
• в каких случаях он действительно применим
• с какими подводными камнями столкнулись мы, а можете и вы при его использовании,
• и какую надстройку можно внедрить в RAG, чтобы приблизиться к эффективности CAG, не теряя гибкости ретривера.