चंकिंग विरोधाभासः क्यों RAG पुनर्प्राप्ति शुरू होने से पहले टूट जाता है
RAG विफलताएं अक्सर निगलना से शुरू होती हैं: खराब खंड आकार तथ्यों को विभाजित करते हैं और संदर्भ छिपाते हैं। संतुलित टुकड़े सटीक पुनर्प्राप्ति की कुंजी हैं।
वेक्टर डेटाबेस
एक उत्पादन बेंचमार्क समर्पित वेक्टर डेटाबेस के साथ pgvector की तुलना करता है।
pgvectorscale के साथ पीजीवेक्टर ने थ्रूपुट में Qdrant से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकिन टेल लैटेन्सी पर हार गए; स्थानीय परीक्षण उत्पादन फिट नहीं बल्कि बेंचमार्किंग सिखाते हैं।
क्या टेक्स्ट embeddings पाठ को पूरी तरह से पकड़ सकता है?
vec2text दिखाता है कि embeddings मूल पाठ को पुनर्प्राप्त कर सकता है, 92% सटीक 32- token रिकवरी के साथ, RAG वेक्टर डेटाबेस में गोपनीयता धारणाओं को चुनौती देता है।