Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM

[akardapolov]

Ссылки на https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.439/ почему-то не открываются.

Тут https://github.com/DavidZWZ/Awesome-RAG-Reasoning есть ссылка на Paper и Code.

[Dasha_N]

Бывает, что ресурс сбоит. Оставляю тут ссылку на пдф: https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.439.pdf

[ogregor]

Я давно задумался над тем, что скоро скиллы должны перерасти в что то подобное мета способностей основанных на создании лёгких нейросетей заточенных под конкретные задачи. Где как раз они адаптируясь к истории работы над проектом будут создавать нужные классификаторы позволяющие создавать роутинг на тот или иной скилл. Одним из которых может быть как раз и RAG

[Yankee2d]

То есть придумали mixture of agents и пайплайн. И уменьшение точности, зато с экономией ресурсов.

Свежо. Так и победим.

[stepigal]

Одно непонятно - вроде авторы работы все русские, но сама работа на английском. У нас что, на русском язык публиковаться не модно или негде?
Авторы: Мария Марина, Николай Иванов, Сергей Плетенев, Михаил Сальников, Дарья Галимзянова, Никита Крайко, Василий Коновалов, Александр Панченко, Виктор Москворецкий.

Сколтех, AIRI, MWS AI, MBZUAI, МФТИ, Школа компьютерных и коммуникационных наук EPFL.

[SER_26]

По текущим российским рейтингам научных публикаций публикации зарубежные выше оцениваются.

[stepigal]

Да это понятно, но сделать еще и на русском так прям невмоготу?

[KubFAB]

Можно, а зачем? (С)

[Diamon33]

Можно еще на китайском сделать, аудитория под полтора миллиарда. Займетесь?

[stepigal]

Ну если бы авторы были китайцами, то и вопроса бы не было, но русский язык для них родной.

[Diamon33]

Так и китайцы на английском пишут, сходить к ним, спросить, почему не на китайском?

[ogregor]

Английский это стандарт международного обмена знаниями. Что тут обсуждать?

[stepigal]

Обсуждается не английский, а отсутствие на русском.

[AmigoAnhel]

Да как у ОЗОН на отьебись или мегафон

[Belkau77]

перечитал два раза, по моему тут противоречие, обычно для RAG применяют "внутренние данные компании". Смущает слово "внешний". Но может и придираюсь. А так перевод немного не причесан - идея неплохая но подачу я бы подокрутил.. а так 3+

Все LLM текущего поколения работают с RAG, но он делает систему затратнее по вычислениям и сам по себе может допускать ошибки, если внешний контекст оказался плохим или нерелевантным.