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, рассказала, что на самом деле происходит с контекстом, какие бывают модификации RAG и почему сегодня ключевая компетенция — это не prompt engineering, а контекстная инженерия.

Говорим 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».

🎥 Запись доступна здесь и на других площадках:

YouTube
RuTube
ВКонтакте
ЯндексМузыка