Зачем вообще нейросети нужна отдельная база знаний?
 

Кто уже пробовал RAG (retrieval-augmented generation) или просто делал свои базы знаний для нейросетей? Мне кажется, что без этого современные модели иногда начинают изобретать ответы и вилять не туда. Если вкинуть документ или базу, которая раздаёт факты, сразу становится чище и надежнее. Но есть подвох — с чего вообще начинать? Какие сервисы или инструменты проще всего подключить, чтобы база реально работала, а не просто лежала мёртвым грузом? И как проверять, что нейросеть правильно читает данные из этой базы, а не просто её игнорит? Поделитесь опытом или фейлами с RAG, интересно, кто как к этому пришёл.

Честно, я тоже думаю, что нейросети без нормальной базы знаний часто несут какую-то чушь. Ведь им надо брать инфу откуда-то, иначе они просто плодят фантазии. Надо просто начинать с простых инструментов, чтобы база была понятной и потом можно было её менять и дополнять. Главное — чтоб модель реально могла её читать и не забивала лишним.

Без нормальной базы знаний нейросеть – как пьяный в ларьке, который пытается что-то продать, но сам толком не понимает, что. Вся фишка, чтоб модель не фантазировала на пустом месте, а брала проверенные данные. Ну и база должна быть простой, чтобы нейросеть не путалась и не васяняла лишнего.