# Большие коллекции документов снижают точность RAG

> В тесте добавление разнородных документов ухудшило работу генерации с поиском: точность упала на 63%.

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/ru/large-document-collections-reduce-rag-accuracy-study-finds

Исследователи под руководством Набараджа Субеди изучили, как работает генерация с поиском (RAG) при увеличении набора документов. В системе Министерства транспорта Вайоминга расширение корпуса с 54 до 1,128 документов снизило precision@10 на 63%, а полноту поиска документа с ответом — на 23%. В статье предложен метод мягкого ограничения области поиска: он позволяет искать только в релевантных разделах без дополнительного обучения. Авторы рекомендуют сначала применять мягкое ограничение области поиска, а затем выполнять один вызов для синтеза ответа.

## Факты

- Корпус вырос с 54 до 1,128 документов; precision@10 снизилась на 63%, полнота — на 23%
- Статья опубликована на arXiv 2026-10-15 ("Thu Oct 15 2026 06:00:00 GMT+0200")

## Почему это важно

Разработчикам чат-ботов на основе RAG стоит учитывать, что добавление документов может снизить точность ответов, если не ограничить поиск релевантной областью.

## Источники и ссылки

1. [When More Documents Hurt RAG: Measuring and Reducing Vector Search Dilution with Domain-Scoped Retrieval](https://arxiv.org/abs/2606.11350) – arXiv cs.IR, 2026-10-15

Обновлено: 2026-10-15