Het model presteert redelijk goed op eenvoudige ophaalvragen met behulp van de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline. Wanneer het wordt gevraagd naar een eenvoudige vraag zoals "hoe verschillen OpenAI en Meta op het gebied van AI-tools", is het model in staat om een nauwkeurig antwoord te geven door de relevante tekstfragmenten samen te vatten en een coherente samenvatting te genereren.

Wanneer de vragen echter complexer worden, begint het model enkele beperkingen te vertonen. Wanneer bijvoorbeeld wordt gevraagd "wat zijn de nieuwe functies die OpenAI aan ChatGPT heeft toegevoegd", schrijft het model ten onrechte sommige functies toe aan OpenAI die eigenlijk door Meta zijn geïntroduceerd, wat een neiging tot hallucinatie of verwarring van informatie uit verschillende bronnen laat zien.

De prestaties van het model verbeteren wanneer de "tree summarize"-modus wordt gebruikt, waarbij elk tekstfragment recursief wordt samengevat voordat de uiteindelijke reactie wordt gegenereerd. Deze aanpak helpt om het probleem van tegenstrijdige informatie tussen verschillende fragmenten te verminderen.

Over het algemeen toont het model een redelijk vermogen voor eenvoudige ophaalvragen met behulp van RAG, maar de prestaties verslechteren wanneer er complexere vragen worden gesteld die een dieper begrip van de onderliggende informatie vereisen.

De prestaties van het model op complexe vragen onthullen enkele beperkingen van de RAG (Retrieval-Augmented Generation)-aanpak. Hoewel het eenvoudige vragen redelijk goed aankan, heeft het moeite met complexere vragen die tegenstrijdige informatie uit verschillende documentfragmenten bevatten.

Wanneer er wordt gevraagd naar de nieuwe functies die door OpenAI zijn geïntroduceerd, schrijft het model ten onrechte sommige functies toe die eigenlijk door Meta zijn geïntroduceerd. Dit suggereert dat het model moeite heeft om informatie uit meerdere bronnen te verzoenen en te synthetiseren, vooral wanneer er discrepanties of tegenstrijdigheden zijn.

De mogelijkheden van het model voor het ontleden van vragen lijken echter veelbelovender. Wanneer het wordt geconfronteerd met een complexe vraag, kan het model deze opdelen in relevante deelvragen en de informatie dienovereenkomstig ophalen. Dit suggereert dat het model enig begrip heeft van de onderliggende structuur van de vraag en deze op een systematischer manier probeert aan te pakken.

In de context van agent-orchestratie waren de prestaties van het model gemengd. Voor eenvoudige vragen was het in staat om te bepalen dat er geen tool nodig was en zelfstandig een antwoord te genereren. Voor complexere vragen had het model echter moeite om de beschikbare tools effectief te benutten om een uitgebreid antwoord te geven.

Over het algemeen wijzen de resultaten erop dat hoewel het model enkele mogelijkheden heeft op het gebied van RAG-taken, het nog steeds beperkingen heeft wanneer het gaat om complexe vragen en agent-orchestratie. Verdere verbeteringen in het vermogen van het model om tegenstrijdige informatie te verzoenen, kennis te synthetiseren en externe tools effectief te benutten, zouden noodzakelijk zijn om het robuuster te maken voor dit soort toepassingen.

De prestaties van het model op het gebied van query-routing en query-ontleding waren gemengd.

Voor query-routing was het model in staat om de beschreven tool-beschrijvingen effectief te gebruiken om te bepalen welke vector-store te gebruiken voor het beantwoorden van specifieke vragen. Toen er een vraag werd gesteld over informatie met betrekking tot Meta, identificeerde het model correct de "Vector Tool" als de juiste bron en gaf het een relevant antwoord. Toen er een meer specifieke vraag werd gesteld over het aantal persoonlijkheidsgestuurde chatbots dat door Meta is geïntroduceerd, gebruikte het model opnieuw de juiste vector-store om de accurate informatie op te halen.

Wanneer het model echter meerdere tools mocht selecteren, namen de prestaties af. Voor een vraag over de belangrijkste functies die door OpenAI en andere bedrijven zijn geïntroduceerd, schreef het model ten onrechte informatie toe over Tesla en Apple, die niet in het oorspronkelijke document werden genoemd. Dit suggereert dat het model nog steeds moeite heeft met complexe query-routing en mogelijk informatie hallucineerde bij pogingen om meerdere bronnen te combineren.

Het model presteerde beter op query-ontledingstaken. Toen het werd geconfronteerd met een complexe vraag over de verschillen tussen hoe Meta en OpenAI worden besproken, was het model in staat om deze op te splitsen in drie deelvragen, relevante informatie voor elk op te halen en vervolgens een eindantwoord te synthetiseren. De gegenereerde deelvragen waren logisch en het algehele antwoord bood een redelijke vergelijking tussen de twee bedrijven.

Samenvattend toont het model belofte op het gebied van basiscapaciteiten voor query-routing, maar de prestaties verslechteren voor complexere vragen die het combineren van informatie uit meerdere bronnen vereisen. De query-ontledingsvaardigheden zijn robuuster, wat aangeeft dat het model complexe vragen effectief kan opdelen en aanpakken. Verdere verfijning kan echter nodig zijn om het volledige potentieel van het model in praktische toepassingen te benutten.

De tests die zijn uitgevoerd op het Retrieval-Augmented Generation (RAG)-model onthullen enkele interessante inzichten over de mogelijkheden en beperkingen ervan:

1. Eenvoudige RAG-vragen: Het model presteert redelijk goed op eenvoudige RAG-vragen en geeft accurate antwoorden op basis van de informatie die beschikbaar is in het document.

2. Complexe RAG-vragen: Wanneer het wordt geconfronteerd met complexere vragen die tegenstrijdige informatie bevatten over verschillende documentfragmenten, heeft het model moeite en neigt het ertoe om informatie te hallucineren of verkeerd in te delen.

3. Query-routing: Het model toont het vermogen om query-routing uit te voeren, waarbij het de juiste vector-store kan selecteren om relevante informatie op te halen op basis van de vraag. Dit suggereert dat het model taken kan aanpakken die vereisen dat het de metadata en mogelijkheden van verschillende informatiebronnen begrijpt.

4. Query-ontleding: Het model kan complexe vragen opdelen in deelvragen en informatie ophalen om deze individueel te beantwoorden, waarna de resultaten worden gecombineerd. Dit toont veelbelovende mogelijkheden voor het vermogen van het model om complexe informatiebehoeften aan te pakken.

5. Agent-orchestratie: Wanneer het werd getest in een agent-gebaseerd kader, vertoonde het model beperkte mogelijkheden. Het heeft moeite om de beschikbare tools effectief te benutten, vooral voor complexere taken die wiskundige bewerkingen vereisen. Het model lijkt er de voorkeur aan te geven om berekeningen zelf uit te voeren in plaats van gebruik te maken van de beschikbare tools.

6. Wiskundige bewerkingen: Interessant genoeg lijkt het model een beter begrip te hebben van het uitvoeren van eenvoudige wiskundige bewerkingen op eigen kracht, zonder gebruik te maken van de beschikbare tools. Dit suggereert dat het model mogelijk inherente wiskundige redeneervaardigheden heeft.

Over het algemeen wijzen de resultaten erop dat het RAG-model potentieel heeft voor bepaalde toepassingen, zoals eenvoudige informatieophaling en query-routing. De prestaties op complexere taken, waaronder agent-orchestratie en het omgaan met tegenstrijdige informatie, zijn echter beperkt. Verdere vooruitgang in het redeneren van het model en de integratie met externe tools kan noodzakelijk zijn om de mogelijkheden ervan in praktische toepassingen volledig te benutten.