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研究显示 RAG 系统准确率触及天花板，复杂查询处理困难
检索增强生成（RAG）系统面临性能瓶颈，即使是高级实现，在处理复杂的企业查询时准确率也难以超过 70-85%。尽管混合搜索和代理管道有所改进，RAG 的有效性仍受限于固有挑战，尤其是在法律和医疗保健等准确性至关重要的领域。最近的研究表明，即使是 GPT-5.5 等领先模型也表现出高幻觉率，而像 Westlaw 和 LexisNexis 这样的成熟法律 AI 工具在复杂任务上的准确率也显著下降，未能消除幻觉。
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微调大型语言模型对于特定语法、风格和规则仍有价值
根据 Hamel Husain 的说法，微调大型语言模型仍然是一种有价值的技术，尤其适用于需要特定语法、风格或规则的任务。虽然提示工程是测试评估系统的关键第一步，但当模型需要学习特定领域的语言或遵循独特的输出格式时，微调提供了优势。例如，Honeycomb 的查询助手和 ReChat 的房地产 AI 助手就展示了微调的有效性，即使是对于 GPT-3.5 这样的大型模型。