📚 RAG на практике — как построить поиск по своим данным для LLM

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — самый частый запрос к AI-инженеру: «сделай, чтобы модель отвечала по нашим документам». На бумаге всё просто: нарезал документы, сложил в векторную базу, достал релевантное, подсунул модели. На практике первая версия почти всегда отвечает мимо. Разбираем, как RAG устроен на самом деле, где он ломается и когда его вообще не нужно строить.

Читать на ithozyaeva.ru

#статьи