Une étude de Redis montre que l'affinage des modèles RAG pour la précision peut dégrader la qualité de récupération jusqu'à 40%...

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Une étude de Redis montre que l'affinage des modèles RAG pour la précision peut dégrader la qualité de récupération jusqu'à 40%, posant des risques pour les pipelines d'agents IA qui dépendent d'informations précises. Les entreprises devraient être prudentes lors de l'optimisation.