Лучшие практики и подходы для RAG
(буду наполнять)


Очередной раз спросили в чате канала что почитать про RAG (https://t.me/neuraldeepchat)

Соберем тут все лучшее присылайте и ваши статьи и разборы

Тут материалы предыдущих ответов

1) https://t.me/neuraldeepchat/3176
2) https://t.me/neuraldeepchat/2953


1) Чанкование (sliding window) можно подглядеть концепты от langchain

2) Векторные бд от pgvector до qdrant можно начать с chroma (IVF_Flat или HNSW)

3) Векторные модели для ру
ai-sage/Giga-Embeddings-instruct
ai-forever/FRIDA
BAAI/bge-m3
intfloat/multilingual-e5-large
Qwen3-Embedding-8B

4) Реранкер после KNN сделать доп ранжирование
BAAI/bge-reranker-v2-m3
Qwen3-Reranker-8B


5) LLM + vLMM (база qwen-2.5-7b-instruct)
RefalMachine/RuadaptQwen2.5-14B-Instruct
t-tech/T-lite-it-1.0
t-tech/T-pro-it-2.0

Agentic RAG(Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507)
РЕПО(https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/tree/tool-confluence)

Презентация от Дяди
Построение RAG систем от исследований до индустрии


Хорошо описанные подходы от Богдана
https://t.me/bogdanisssimo/2047

Лучшее решение РАГ по документации от Ильи(@IlyaRice) которое выиграло первое место на ERC2
https://github.com/IlyaRice/RAG-Challenge-2/tree/main


Готовые фреймворки одобренные нашим сообществом
https://github.com/langgenius/dify/
https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
https://github.com/run-llama/llama_index
https://github.com/mastra-ai/mastra

Кейс red_mad_robot по RAG (DCD) для строительной компании (t-lite)
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/892882/

#RAG
#best_rag_practice

Сохраняй в избранное чтобы не потерять