RAG migliora l'affidabilità di LLM con fonti di dati esterne. Abbiamo testato l'intera pipeline di RAG: i principali modelli di embedding, i migliori database vettoriali e i più recenti framework agentici, tutti valutati in base alle loro prestazioni nel mondo reale.
Abbiamo confrontato le prestazioni di 11 modelli leader nel settore dell'embedding di testo, tra cui le offerte di OpenAI, Gemini, Cohere, Snowflake, AWS, Mistral e Voyage AI. Utilizzando quasi 500.000 recensioni di Amazon, il nostro obiettivo era valutare la capacità di ciascun modello di recuperare e classificare con precisione la risposta corretta, tenendo conto anche del loro rapporto costo-efficacia.
Abbiamo confrontato 6 tra i migliori database vettoriali per RAG al fine di individuare l'opzione migliore. I nostri test hanno valutato prezzi, prestazioni e funzionalità per determinare quale piattaforma offre le ricerche di similarità più efficienti per le applicazioni RAG.
Abbiamo sviluppato un benchmark per valutare la capacità di Agentic RAG di instradare le query attraverso più database e generare query accurate. Il sistema dimostra un ragionamento autonomo analizzando le query degli utenti, selezionando il database appropriato tra diverse opzioni e generando query semanticamente corrette per recuperare informazioni pertinenti da fonti di dati aziendali distribuite.
Abbiamo effettuato un'analisi comparativa di diversi framework e librerie RAG. Abbiamo esaminato il panorama attuale degli strumenti RAG, confrontando i modelli di embedding, le dimensioni dei chunk e le prestazioni complessive dei migliori sistemi RAG.
Abbiamo confrontato 7 modelli di embedding multimodale leader di mercato utilizzando MS-COCO e Winoground per misurare questa specifica limitazione.
