Rendi i tuoi agenti di intelligenza artificiale 10 volte più intelligenti con il recupero ibrido ...

La ricerca vettoriale non è la panacea che tutti pensano. Dopo aver lavorato con centinaia di membri della community che stanno sviluppando agenti RAG di livello produttivo, continuiamo a riscontrare gli stessi fallimenti. Domande che dovrebbero essere semplici ottengono risposte allucinatorie. Le query che richiedono corrispondenze esatte restituiscono risultati 'simili'. I sistemi che funzionano nelle demo si interrompono in produzione. La ricerca vettoriale è brillante per le query semantiche, ma esiste un'intera categoria di domande che richiede strategie di recupero completamente diverse. In questo approfondimento, ti mostrerò 9 esempi reali in cui la ricerca vettoriale fallisce e illustrerò le strategie di ingegneria del recupero che funzionano effettivamente in produzione. ⏱️ Timestamp: 00:00 - Il mito della ricerca vettoriale 05:20 - Domande riassuntive n. 1 12:27 - Domande semplici n. 2 15:25 - Domande semplici con condizioni n. 3 19:55 - Domande di aggregazione n. 4 20:41 - Domande globali n. 5 22:21 - Domande multi-hop n. 6 23:59 - Domande multimodali n. 7 25:12 - Domande di post-elaborazione n. 8 26:18 - Domande sulle false premesse n. 9