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ドメインの変更によって類似性の意味が変わる一方、変更されていない埋め込みモデルとしきい値は、別の場所で学習した幾何構造を適用し続けます。

ローカルRAGは、十分な根拠がなくても確信があるように聞こえることがあります。これは、検索が関連性を評価する一方で、生成モデルは依然としてもっともらしい回答を予測するためです。

メモリを考慮したルーティングでは、チェックポイントファイルを読み込めるだけでなく、十分な余裕を確保したうえで、完全なワーキングセットが収まるモデルとデバイスに各リクエストを割り当てます。

多くのモデルをウォーム状態に保つと再読み込みの遅延は短縮できますが、共有メモリを消費し、ランタイム状態を重複して保持するため、リクエストの余裕が減少し、不安定な追い出しが発生する可能性があります。

分離されたキューにより、時間のかかるバックグラウンド処理や準備ジョブが、遅延に敏感なチャット、音声、家庭内オートメーションのリクエストをブロックするのを防ぎます。

高速なローカルモデルでも、MCPの検出、オーケストレーション、トランスポート、下流サービス、結果処理、そしてモデルとツール間の反復的な往復に時間がかかることがあります。

ソースの鮮度によって、プライベート検索で現在の家庭内情報、有効な過去のバージョン、または旧版のドキュメントのいずれを返すかが決まります。

再試行すると、最初のアクションが成功していたにもかかわらず、その応答がエージェントによって失われた、遅延した、または記録されなかった場合、副作用が重複することがあります。