RAG обещал решить всё: подключаем базу знаний — и модель начинает «знать правду». Но на практике всё не так просто.

Почему LLM путается в документах?
Почему ответы становятся хуже, когда контекста больше?
И почему один и тот же RAG в демо работает идеально, а в проде — нет?

⚡️Анна Авдюшина, кандидат технических наук и инженер центра «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО, расскажет, что на самом деле происходит с контекстом, какие бывают модификации RAG и почему сегодня ключевая компетенция — это не prompt engineering, а контекстная инженерия.

Поговорим про:
→ multi-stage и hierarchical RAG;
→ переписывание запросов и умный retrieval;
→ memory-RAG и агентные подходы;
→ управление контекстом, при котором модель не «сходит с ума».

⏰ Запускаем трансляцию завтра, 30 января, в 12:00.

Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Анне!