Штучний інтелект дедалі частіше допомагає людям шукати товари, порівнювати ціни та знаходити потрібну інформацію. Але разом із цим з’являються нові ризики: шахраї вже використовують AI-сервіси, щоб просувати фейкові сайти, підроблені магазини та небезпечні посилання.

Такі схеми можуть виглядати переконливо, адже підроблені сторінки копіюють дизайн відомих брендів, пропонують великі знижки й змушують користувача швидко оплатити замовлення. Тому перед покупкою важливо перевіряти адресу сайту, контакти продавця та не довіряти посиланням лише тому, що їх підказав алгоритм.

Коли RAG-система дає збій, по одній відповіді неможливо зрозуміти, чому це сталося. RAG розшифровується як retrieval-augmented generation – генерація з доповненням через пошук – і це одна з найпоширеніших технік проектування контексту, що дозволяє додавати AI-агентам додаткову інформацію, а отже, і підвищувати точність їхньої роботи.

Оскільки RAG є критично важливим компонентом сучасних AI-додатків, розробникам потрібен метод оцінки LLM, який дозволяє виявляти проблеми та відстежувати якість роботи RAG.