כתבה
arXiv cs.AI ·
גישה לכלים בהשוואה ל-RAG על בסיס וקטורים: דיוק ואמינות לפי אופן כתיבת המשתמש היווני
Tool-calling retrieval versus vector RAG for a small Greek--English knowledge base: accuracy and robustness to how users type Greek
במאמר זה הושוותה גישה לכלים בהשוואה ל-RAG על בסיס וקטורים. המחקר נערך על בסיס ידע קטן של 26,000 תווים, והתפתח על ידי רשומות של פלטפורמה יוונית-אנגלית. התוצאות הראו כי RAG הצליחה לגשת ל-95.3% מהשאלות, בעוד גישה לכלים הצליחה לגשת ל-71.6%.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.08205v1 Announce Type: cross Abstract: Assistants grounded in a small, frequently edited knowledge base can retrieve through tool calls to a live data interface or through vector retrieval-augmented generation (RAG). We compare the two on KyGround, a benchmark of 198 questions drawn from the published records of a Greek--English agricultural platform on Kythera, Greece, with answers verified automatically against the records and each question posed in up to nine forms, including Greek without accents, in capitals and in three Latin-script (Greeklish) schemes. With Claude Haiku 4.5 as router and answer model, a reconstruction of the platform's tool agent answered 71.6\% of canonical Greek questions correctly and vector RAG 95.3\% (difference $-23.6$ percentage points, 95\% CI $-3
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית