Insights адаптує метрики оцінки RAG-систем (faithfulness, relevance, robustness) у діагностику вашого контенту - і перетворює нестабільні заміри видимості в пріоритезований список правок.
Метрики показують «що», але не «чому» й не «що змінити першим».
У генеративному пошуку сигнал часто йде лише по фінальній відповіді, а не по етапах retrieval/generation.
Без діагностики контент правлять інтуїтивно, а не за вузьким місцем.
Сторінка Insights має показати не просто “ми знайшли інсайт”, а шлях від evidence до рішення: який prompt провалився, яке джерело перемогло, якого контенту бракує і як перевірити виправлення.
Фраза “додайте FAQ” марна, якщо не видно, який prompt провалився і чому FAQ вирішить проблему. Insights має показувати evidence поруч із кожною дією.
Прогалина в brand facts і прогалина в методології можуть виглядати однаково, але мати різний ефект. Пріоритет зʼявляється лише після звʼязки intent, моделі, частоти й зусилля.
Хороший insight закінчується acceptance prompt: що повторно спитати в моделей, яке source має зʼявитися і яка відповідь вважається покращенням.
Видимість розкладається по decomposition/retrieval/generation: де губиться вплив [20].
На якому етапі губиться вплив.
Детальніше →Faithfulness / relevance / robustness.
Детальніше →Що нестабільне і чому це пріоритет.
Детальніше →Гіпотези про слабкий passage fit.
Детальніше →Бо висока дисперсія може вказувати на нестабільну релевантність або слабкий passage fit - це proxy-сигнал і кандидат на перевірку, не доведена причина [6].
Ні. Insights - діагностика вузьких місць; рішення підвищують шанс, але inclusion лишається ймовірнісним і залежить від системи [46].