TGViewer
Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе @inside_ai_tech · 4.89K subscribers
Post #10 807
RAG умер. Да здравствует RAG!

Новая волна ИИ-систем идет по своему пути. Вместо того, чтобы жестко пришивать RAG ко всем запросам, современные подходы дают модели набор инструментов и возможность самостоятельно выбирать, что и когда использовать. Модель превращается в агента, который может планировать действия: если понадобилась актуальная информация — агент решает выполнить поиск через RAG, если нужно посчитать — берёт в руки калькулятор, и так далее.

В таких системах RAG интегрирован внутрь более общей архитектуры. Например, OpenAI в своем новом Agents API позволяет подключить сразу несколько разных инструментов. Один и тот же AI-ассистент может в ходе диалога по необходимости:

- искать информацию — в интернете или по внутренней базе знаний (тот самый RAG, но вызывается только при необходимости);

- считать на калькуляторе — если вопрос про цифры или требует расчётов;

- просматривать веб-страницы — например, открыть ссылку и прочитать содержимое;

- запускать код — чтобы, к примеру, трансформировать данные или выполнить сложные действия;

- и многое другое (запросить данные из базы через API, использовать календарь и т.п.).

Все это происходит незаметно для пользователя. Агент сам решает, какой инструмент ему применить в данный момент, и для выполнения одного запроса он может их комбинировать.

Если вы спросите у такого помощника что-то про статистику компании, он сначала дернет RAG, найдёт цифры в вашей корпоративной базе знаний, а потом может тут же вычислить проценты на калькуляторе и выдать связный ответ. Если же вы спросите прогноз погоды, он обратится к веб-API погоды, а RAG не потребуется вовсе. Важно, что RAG-инструмент используется только тогда, когда нужен, в контексте общего интеллектуального планирования.

От систем, где приходилось вручную склеивать поиск, модель и другие сервисы, мы пришли к универсальным агентам, которые сами определяют все необходимые действия. Такой подход упрощает разработку и повышает интеллект системы, ведь агент умеет адаптироваться под задачу. Для бизнеса же это означает появление более умных чат-ботов и ассистентов, которые могут и на вопрос по документации ответить, и расчёт сделать, и по необходимости свежие данные подтянуть.
  • ❤ 4
  • 👍 3
  • 🔥 2
More from @inside_ai_tech
  1. Sep 23, 2026В Agent Platform появились новые языковые модели Недавно мы обновили работу с изображениям…
  2. Sep 22, 2026Моя работа плохо ложится в трекеры. Поэтому её забрал AI-ассистент У нашего Head of QA, Ро…
  3. Sep 15, 2026Больше возможностей для работы с изображениями в Agent Platform ▪️ Добавили топовые графич…
  4. Sep 10, 2026Эпоха жирного SaaS заканчивается Ещё лет пять назад мы жили так: нужна функциональность —…
  5. Sep 8, 2026Разработали AI-поиск по сотням документов Level Group и получили точность ответов выше 90%…
  6. Sep 3, 2026Агенты и агентские автоматизации В прошлом посте писал про Spec-Driven Development, которы…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →