LearnAI
Модуль 5 · RAG глубоко (Pro) · Урок 4/6
Задача

Почему RAG не работает

Где вероятная причина и как диагностировать? Верни JSON {"likely_cause": "причина", "how_to_check": "как проверить"}.

Диагностика по слоям
💡 Кусочек теории

RAG ломается предсказуемо, и полезно знать где. Частые причины: (1) плохой чанкинг — ответ разорван между кусками; (2) промах поиска — нужный чанк не попал в top-k; (3) конфликт — модель верит своим «знаниям» вместо контекста; (4) устаревшая база; (5) вопрос вне базы, а бот всё равно выдумывает. Диагностика: смотри, ЧТО именно достал поиск (retrieved chunks) — часто проблема не в модели, а в том, что ей подали. Чини по слоям: сначала поиск и чанкинг, потом промпт заземления. Не вини модель, пока не проверил вход.

Как оценивается · проходной 70

  • 1Валидный JSON без текста вокруг30%
  • 2Есть поля likely_cause и how_to_check35%
  • 3Вероятно промах поиска/чанкинг; проверить найденные чанки35%
Твой промптClaude ⌄
🔒

Открой доступ, чтобы отправлять решения на мгновенную AI-проверку.

Открыть полный доступ · $49