Почему RAG пропускает информацию, которая явно есть в документе?

Системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) часто не находят нужную информацию, даже если она присутствует в исходном документе. В статье объясняется, что основной причиной зачастую является некорректная нарезка документов на фрагменты (чанкинг). Поскольку RAG полагается на поиск конкретных сегментов текста для передачи в LLM, качество этих фрагментов напрямую влияет на точность ответов. Слишком крупные фрагменты теряют фокус, а слишком мелкие — лишаются необходимого контекста. Кроме того, произвольное разделение текста может разрывать логические идеи. Автор описывает различные стратегии оптимизации, включая семантический чанкинг, метод «родитель-потомок» и контекстный чанкинг. В конечном итоге подчеркивается, что разработчикам следует проверять стратегию нарезки данных, прежде чем винить языковую модель в низкой точности, так как именно процесс поиска устанавливает верхний предел возможностей системы.