› RAG (Retrieval-Augmented Generation) nie rozwiązuje problemu złej jakości danych źródłowych - tylko go ukrywa.
› Firmy często wdrażają RAG zamiast porządkować bazę wiedzy, co prowadzi do halucynacji i błędnych odpowiedzi modelu.
› Dobry RAG wymaga najpierw czystych, spójnych i aktualnych danych - nie odwrotnie.