# RAG क्या ठीक नहीं करता — Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/rag/b-limits

> सीमाएँ पहचानें ताकि अतिशयोक्ति न हो।

## बेहतर, पूर्ण नहीं

RAG hallucination घटाता है पर हटाता नहीं। आम विफलताएँ: सही अंश **कभी retrieve नहीं होता** (बुरे उत्तरों का सबसे आम कारण); अंश retrieve होता है पर **अनदेखा या ग़लत पढ़ा** जाता है; retrieved पाठ **पुराना या ग़लत** है (garbage in, garbage out); उत्तर के लिए **कई दस्तावेज़ मिलाने** (multi-hop सवाल) या **तालिका पर गणना** चाहिए; सवाल **अस्पष्ट** है; और **परस्पर विरोधी स्रोत** असहमत हैं। अच्छी RAG engineering अधिकतर यह मापने की है कि इनमें से क्या हो रहा है और वही चरण ठीक करने की।

## "मुझे नहीं पता" की अनुमति हमेशा दें

मॉडल को निर्देश दें कि संदर्भ में उत्तर न हो तो कहे कि नहीं पता, और मापें कि वह यह कितनी बार सही करता है।

**Quiz:** बुरे RAG उत्तरों का सबसे आम कारण क्या है?

- [ ] Font बहुत छोटा था
- [x] प्रासंगिक अंश retrieve नहीं हुआ
- [ ] GPU ठंडा था
- [ ] उत्तर बहुत छोटा था

*Answer:* प्रासंगिक अंश retrieve नहीं हुआ. Retrieval प्रमाण चूक जाए तो मॉडल निष्ठा से उत्तर नहीं दे सकता।