Kapa.ai: jak przycinać kontekst RAG do minimum potrzebnego do odpowiedzi
Inżynierowie Kapa.ai opisują technikę przycinania kontekstu w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation) do fragmentów faktycznie potrzebnych do udzielenia odpowiedzi. Redukcja zbędnego kontekstu poprawia jakość odpowiedzi modelu i obniża koszty zapytań. Podejście to adresuje jeden z kluczowych problemów produkcyjnych systemów RAG: hałas w danych wejściowych.
Komentarze
Brak komentarzy
Komentarze
Jeszcze nikt nie skomentował — napisz pierwszy 👇
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!