Экосистема корпоративных технологий оказалась в дорогостоящем замкнутом круге. За последние два года миллионы долларов были вложены в пилотные проекты генеративного ИИ, но многие из них так и не доходят до стадии реального производства.
Когда проект терпит неудачу, первое, что делают технологические команды, — это пытаются «исправить» данные или применить более сложные методы Retrieval Augmented Generation (RAG). Однако это лишь временное решение, если данные изначально плохого качества.
Проблема заключается в том, что RAG эффективно работает с хорошими данными. Использование RAG для «очистки» изначально некачественной информации — это ловушка, которая приводит к ещё большим расходам и нулевому результату.
Вместо того чтобы полагаться на RAG как на панацею, компаниям необходимо сфокусироваться на улучшении качества исходных данных. Только так можно добиться успеха в масштабных внедрениях генеративного ИИ.
